物体の明度と法線ベクトルの関係学習による3次元形状復元(一般セッション22)
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概要
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本稿では,機械学習を用いた新しい3次元形状復元の手法を提案する.従来の3次元形状復元手法では様々な拘束条件が必要であるが,本手法ではこのような条件を用いずに,1枚の画像から物体表面の法線ベクトルを復元する.これを実現するために,物体の明度と法線の関係を機械学習を用いて獲得する.まず様々な環境下において3次元形状が既知である画像とその法線マップから,κ×κの窓を使って窓内の明度・色相と窓の中心の法線を得る.これらの関係を機械学習により獲得し,その結果を用いて未知入力画像における法線を復元する.この復元によって得られた法線を,学習を用いて補正する手法も提案する.また,法線から得られた深さを基に,異常な法線を検出して修正する手法も提案する.顔画像を対象とした実験では,従来手法よりも提案手法の方が高速で精度の高い復元ができた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-10
著者
-
上原 邦昭
神戸大学大学院自然科学研究科
-
安村 禎明
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
福谷 俊行
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
安村 禎明
芝浦工業大学工学部
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