ニューラルネットワークでの表面反射特性学習による任意方向光源画像の生成(信号処理,符号化,知的マルチメディアシステム,一般)
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概要
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我々はこれまでに実物体の物理的な反射特性をもとに,任意光源方向および任意視点のもとでの物体のリアルな仮想画像を生成することが可能なニューラルネットワークベースレンダリングを提案してきた.この手法は物体の反射特性としてパラメトリックな反射特性関数を使用せずに非ランバートの反射特性をもつ物体の仮想画像を生成することができる.ところが,このニューラルネットワークの学習を効率よく行うためには,様々な位相角の学習データを学習空間から均等にサンプリングしなければならず,大量の画像(光源方向)が必要になるという問題点があった.従来は光源方向ベクトルと視線方向ベクトルのなす角を入力データとして使用していたが,本稿ではこれを各光源方向について視線方向に正反射する表面法線ベクトルと各画素における表面法線ベクトルとのなす角にすることで,少ない枚数(光源方向)でも学習空間から偏りなく密にサンプリングできる方法を述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-09-20
著者
-
舟橋 健司
名古屋工業大学
-
河中 治樹
名古屋工業大学大学院
-
河中 治樹
愛知県立大学
-
岩堀 祐之
Graduate School Of Engineering Chubu University
-
岩堀 祐之
中部大学工学部情報工学科
-
舟橋 健司
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
ウッダム ロバート
ブリティッシュコロンビア大学コンピュータサイエンス学科
-
ウッダム ロバートJ.
ブリティッシュコロンビア大学コンピュータサイエンス学科
-
岩堀 祐之
中部大学工学部
-
Iwahori Y
Nagoya Inst. Technol. Nagoya‐shi Jpn
-
Iwahori Yuji
The Authors Are With The Educational Center For Information Processing Nagoya Institute Of Technolog
-
Iwahori Yuji
The Graduate School Of Engineering Nagoya Institute Of Technology
-
Woodham Robert
Department Of Computer Science University Of British Columbia
-
河中 治樹
愛知県立大学情報科学部
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