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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-03-11 17:35 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 ○福谷俊行・安村禎明・上原邦昭（神戸大）  IE2007-346 PRMU2007-330 |
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| 抄録 | （和） | 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， k*k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． |
| （英） | We propose a new method for 3D reconstruction by a machine learning approach. Existing methods for 3D reconstruction are restricted by various assumptions. However, the proposed method does not use any assumptions and reconstructs normal vectors of an object surface from a single image. To achieve this, we acquire a relationship between brightness and normal vectors of objects by machine learning. First, k*k brightness and hues are obtained from images whose 3D shape is known under various environment in a k*k pixel window and a normal vector is obtained from center of k*k pixel window from normal map. These relations are obtained using machine learning. Then normal vectors of an unknown input image are reconstructed by using these relations. We also propose a method for correcting the reconstructed normal vectors by machine learning and a method for correcting the abnormal normal vectors detected by using the depth map. Experiments using human face images show that the proposed method achieved faster and high-precision 3D reconstruction than existing methods. |
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| キーワード | （和） | ３次元形状復元 / 機械学習 / / / / / / |
| （英） | 3D reconstruction / machine learning / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 539, PRMU2007-330, pp. 549-556, 2008年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2007-330 | |
| 発行日 | 2008-03-03 (IE, PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IE2007-346 PRMU2007-330 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IE |
| 開催期間 | 2008-03-10 - 2008-03-11 |
| 開催地（和） | 北陸先端大 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 3次元画像、多視点画像 |
| テーマ（英） | JAIST |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2008-03-PRMU-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | * |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ３次元形状復元 / 3D reconstruction |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福谷 俊行 / * / |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安村 禎明 / Yoshiaki Yasumura / |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara / |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-03-11 17:35:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | IE2007-346, PRMU2007-330 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.538(IE), no.539(PRMU) |
| ページ範囲 | pp.549-556 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2008-03-03 (IE, PRMU) |
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