多視点画像を用いた高精度対象領域抽出(卒論セッション)
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概要
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近年、カメラで撮影された対象の三次元形状を復元する研究が盛んに行われている.三次元形状復元の代表的な手法の一つである、視体積交差法により復元される三次元形状の精度は、撮影された画像から得られるシルエットの正確性に依存する.シルエット抽出に関して様々な研究がなされてきたが、今だ安定して正確なシルエットを抽出する手法は確立されていない.その主な原因は、シルエット抽出が単視点の情報のみを元に行われていた点にある.そこで本論文では、視体積交差法により復元された三次元形状を多視点情報として捉え、多視点情報を元にシルエット及び三次元形状を最適化するモデルを提案し,その第一段階として、初期シルエットを用いて作った三次元形状から得られた多視点情報を初期シルエットの持つ椿報と統合することでシルエットの改善を図り、提案するモデルの有効性を検討した.
- 2004-05-06
著者
-
延原 章平
京都大学大学院情報学研究科
-
松山 隆司
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
松山 隆司
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻
-
大浜 郁
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
大濱 郁
パナソニック株式会社本社r&d部門
-
大浜 郁
パナソニック株式会社本社r&d部門
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