画像群からの三次元復元における蓄積誤差の解消に関する研究

• 研究課題/領域番号: 25K15156
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 滋賀大学
• 研究代表者: 佐藤 智和 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (50362835)
• 研究分担者: 河合 紀彦 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (30610670)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 動画像からの三次元復元 / コンピュータビジョン

研究開始時の研究の概要

本研究では、画像群を入力とした三次元復元手法であるStructure from Motion(SfM)法において、特に広域環境を対象とした場合に問題となる蓄積誤差を解決する方法を開発する。SfMは、画像上の特徴点の動きの情報から、それに整合する特徴点群の三次元位置とカメラの位置・姿勢を推定するものであり、測量や自動運転/操縦、シーンの三次元仮想化などに利用されている。本研究課題では、物体認識によって得られる画像上の物体のカテゴリ情報をSfMの中核処理および後処理の双方に用いることで蓄積誤差の問題を解消する手法を開発する。