シルエット抽出とモデル生成の相互フィードバックによるTime-Varying Meshの高精度化(3次元再構成・多視点画像処理,<特集>画像の認識・理解論文)

概要

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本論文では,多視点映像からの実写三次元映像(Time-Varying Mesh,TVM)の生成において,膨張することなく欠損を補てんするモデリング手法を提案する.TVMの生成にはシルエット抽出が必要となるが,複雑な背景下では安定したシルエット抽出は困難であり,モデルに欠損が生じやすい.そこで我々は,シルエット抽出とモデル生成の相互フィードバックを行うことでシルエット抽出を繰り返し,モデルの欠損を補てんする手法を提案する.すなわち,生成した三次元モデルを利用してシードを生成し,グラフカットによりシルエット抽出を再度行う,といった繰返し処理によりモデルに欠損の生じにくい手法である.また,グラフカットを用いているため,生成されるモデルの膨張も抑えられるという特長をもつ.シード生成のために2種類の中間三次元モデルを用いた手法を提案した.手作業で抽出した正解シルエットによるモデリングとの比較実験の結果,最良で欠損ボクセル0.73%(従来2.1%),過剰ボクセル1.2%(従来9.4%)でのモデル生成が可能なことを明らかにした.
2010-08-01