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RGB-Dカメラが安価に手に入るようになり，対象物体のテクスチャ付き３次元形状モデルが比較的簡単に生成できるようになってきた．しかし，安価なカメラで生成するモデルには雑音が含まれやすいので，いかに雑音を低減するかが課題になっていた．本研究では，複数ユーザでのモデル構築を念頭に，広範囲な屋内環境を対象としたモデル生成の高精度化に取り組んだ．具体的には，広範囲な屋内環境を対象としたモデル生成の高精度化である．特に，大規模な環境では単一ユーザだけで観測するのは難しいので，複数のユーザで共同して対象物体形状を推定することを念頭に置いた．そのため，本研究では，パラメトリックな３次元面記述をグラフ構造で統合するという手法で大規模な３次元形状を表現するという手法を開発した．これにより，対象の新たな観測結果を全体的な形状記述に容易に統合することが可能になった．
また，昨年度から取り組んできた複雑な対象である人間の頭部・顔形状の実時間モデル生成の改良に取り組んだ．顔形状は発話や表情の表出により時々刻々と変形するので，柔軟な形状モデルを構築する必要がある．そこで，パラメトリック曲面（数種類のパラメータで表現できる曲面）とそれを補正するバンプ画像（細かな凹凸を表現するビットマップ）の組み合わせで記述するまた，実時間でモデル生成できることも重要な目標である．この手法が構築できれば，遠隔コミュニケーションにおける通信量削減や，人間の感情分析など様々なアプリケーションに利用できると考えている．この成果については，コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるCVPR2016で発表し，高い評価を得ており，企業等と実用的共同研究に展開することを検討している．
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