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2018 年度 実施状況報告書

高解像度画像列からの物体形状・姿勢・照明解析

研究課題

研究課題/領域番号 17K00239
研究機関岡山大学

研究代表者

右田 剛史  岡山大学, 自然科学研究科, 助教 (90362954)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード3次元形状復元 / 非線形最小2乗法 / 照度差ステレオ法
研究実績の概要

本研究では,画像生成の逆問題として定式化される照度差ステレオ法・物体の3次元形状復元(SfM)・物体追跡を統一された定式化で扱うことを目指しており,以下,当該年度に検討した点を今後の展望とともに示す.・高解像度低ノイズのカメラを購入し,既存カメラと併せ多視点多眼ステレオ用のデータを収集した.今後,実データにおける手法の性能評価や次項の参照データとして利用する.・実データの重要な特性を再現できるシミュレータの実装を検討した.多くの解析手法において,シミュレータによって生成されたデータについては正しい解析が可能であっても実データに対しては十分な性能を得られないことがある.本問題設定においてこの差を生みだす要因については,前述の実データを参考にして更なる調査が必要であり,それに応じてシミュレータおよび解析手法の更新を要する.・形状を少数の基底によって効率的に表現する方法を検討した.なお,人間の顔等に特化したモデルは比較的少ないパラメータで効率的に表現できるが,一般の形状を効率的に表す方法に関しては更に検討の必要がある.・計算法の実装を最新CPUや最新GPUに合わせて更新した.高解像度画像の処理を対象とした更なる効率化には,実装のみではなくアルゴリズムそのものの見直しも要する.・本研究で対象とする画像解析の複数手法を統合する枠組みを検討した.これをもとに上記諸問題を統一的に扱うことを目指す.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

3次元形状復元や物体追跡を統一された定式化で扱うことや高解像度画像に対応するための要素技術を蓄積している.

今後の研究の推進方策

今後は,前年度までの成果をもとに,当初の計画で示した(i)高解像度画像に対応できる効率的計算法の開発・実装と,(ii)手法間の相互運用を容易とする統一された定式化の実現により,従来よりも高度な形状処理の実現を目指す.その要素技術として,効率的で導関数の計算が容易な形状表現法,並列プロセッサの利用とそれに適した計算法の検討,また,従来法では対象としなかった新たな問題設定における性能を検証するためのデータの取得等に関して,前述のように検討を進めており今後の方針についても併せて示した.

次年度使用額が生じた理由

年度内の国際会議発表に使用する機会がなかったため残額が発生した.
次年度の助成金と合わせ,代替の発表費用として利用する予定である.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2019

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Batch Estimation for Face Modeling with Tracking on Image Sequence2019

    • 著者名/発表者名
      Tsuyoshi Migita, Ryuichi Saito and Takeshi Shakunaga
    • 学会等名
      International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IWFCV) 2019
    • 国際学会

URL: 

公開日: 2019-12-27  

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