| 研究課題/領域番号 |
23K11667
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| 研究機関 | 沖縄国際大学 |
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研究代表者 |
根路銘 もえ子 沖縄国際大学, 経済学部, 准教授 (60369197)
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| 研究分担者 |
赤嶺 有平 琉球大学, 工学部, 准教授 (00433095)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 拡張現実 / レンダリング |
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| 研究実績の概要 |
沖縄県内に点在するグスクを初めとする大規模な屋外史跡において，拡張現実感を用いた新しい展示手法を実現するために，特徴データベース分割配信のための大域的位置推定，光学的整合性向上のための大域照明を用いたレンダリング手法の研究を行なった．
拡張現実感を用いて3次元CGモデルを現実空間の正しい位置に重畳表示するためには，表示デバイス（スマートホンやタブレットなど）の実空間における正確な3次元位置・姿勢を推定する必要がある．ビジョンベースと呼ばれる手法では正確な位置姿勢推定が可能であるが，対象となる場所を3次元点群として測定し，その光学的特徴（局所特徴量と呼ばれる）をデータベースとして保持する必要がある．本研究で対象とする大規模史跡においては，全域をデータベース化すると情報量が膨大となるため，（時間的，金額的）ダウンロードコストが無視できない規模に増大する．そこで，画像検索技術を用いてユーザの大まかな位置を推定し，必要な範囲内の特徴データのみを配信するシステムを目指している．
当該年度は，独自に実装した深層学習を用いた手法と旧来手法であるBag of Features(BOF)の比較を行なった．屋内における実験の結果，似たような部屋を含む環境においては深層学習を用いた提案手法がやや高精度であることが示された．提案手法を用いることで，初期自己位置推定に必要なデータベースの絞り込みを行うことができ，UXの向上につながることが期待できる．
3DCGモデルを重畳表示する際，大域的な照明効果を考慮することでCGモデルと背景の間に生じる違和感を大幅に低減することが可能である．しかしながら，大域照明は演算コストが高いためモバイル端末上でリアルタイム処理することが現状では難しい．そこで，あらかじめオフラインで大域照明を計算しテクスチャマッピングとして実行時に配信する手法を開発した．
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| 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
本研究の目的である，大規模屋外史跡において拡張現実感を用いたコンテンツ配信を行うために必要なデータベース分割配信の基礎技術に関する進捗があった．さらに，精度に関する課題はあるものの，大域的照明効果を端末側の計算コストをほぼ増加させることなく適用する手法を開発した．以上のことから，「概ね順調」としている．
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| 今後の研究の推進方策 |
大域的位置推定手法について，史跡を想定した屋外環境において実験を行う必要がある．また，深層学習を用いた手法は，現時点では必要なデータサイズが大きいため削減するための技術開発を行う．大域的照明効果については，現時点では時刻とクラウドサービスから得られる天気から推定しているため，オフラインレンダリング時に想定した照明と相違がある場合に違和感が生じることがある．これを最小化するために画像認識による照明推定に関する研究を行う．さらに，背景画像の色情報を用いた照明補正を行うことでより高品質なレンダリングが可能と考えている．その後，開発した基礎技術に基づいて，コンテンツの端末への配信の実装を行い，屋外において実証実験を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
購入予定物品について，計画当初の価格と差異が若干生じたため
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