拡張多視点SFSによる3次元形状と反射属性の推定(一般セッション(5),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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実物から自動的に3次元物体のモデルを生成する手法が研究されているが,先行研究では高価な装置が必要であったり,事前に対象物体の反射特性を知っている必要があったり,対象物体の反射特性が1種類であると仮定をするなど,制約が大きい.これに対し,本研究では,多視点SFSをベースとして複数の反射特性が混在していても3次元形状と反射属性の復元を行えるように拡張した手法を提案する.具体的には,入力画像を事前に領域分割・クラスタリングし,各々の領域ごとに3次元形状と反射属性の推定を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-10
著者
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