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本年度は，実世界と情報空間を調和するための基盤技術として，カメラの位置姿勢と対象物体の形状推定に関する研究を遂行した．デプスカメラを用いたアプローチでは，デプスカメラの運動推定を行う際，デプス画像上から高精度な運動推定に寄与するエッジ領域を高速に検出する手法を提案した．また，デプスカメラとデジタルカメラを融合したアプローチでは，デジタルカメラ画像に対してデプス情報を用いて対象形状に応じた正規化をすることで，カメラ運動と対象物体の形状推定を高精度化した．また，広域な領域を撮像できる魚眼カメラを用いた手法にも取り組み，自由に撮影された魚眼画像群から対象物体の形状推定に適切な画像を選択し，対象物体の形状を推定する枠組みを確立した．
また，フリーフォーム型マーカとして，透明なシートにランダムなドットを設置したマーカの形状変化に対する認識の頑健性及び形状推定の検討を行った．透明なシートを用いる場合には，マーカの裏側の領域が映り込むことによって認識精度が低下するが，ドット認識のロバスト性を向上させるための特徴量の高次元化や最適割り当て手法などを導入した．プロジェクタでマーカを投影した場合にも，スクリーンのテクスチャの影響を受けるが，ドット認識のロバスト性を向上させたことにより，マーカの認識が可能となった．開発した手法によって透明マーカとしての利用可能を検証できたため，今後は様々なアプリケーションを設計する．
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