| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-12B |
| セッション名 |
| パターン認識・メディア理解B |
| 講演日 |
| 2019/03/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 204教室 |
| 講演番号 |
| D-12-44 |
| タイトル |
| ニューラルネットワークによるライトフィールドカメラ の深度精度向上に関する一考察 |
| 著者名 |
| ◎高松 真, 三崎浩杜, 長谷川 誠, |
| キーワード |
| ライトフィールドカメラ, ニューラルネットワーク |
| 抄録 |
| ライトフィールドカメラは遠距離の深度画像を得ることができる数少ない機器の一つである．しかし，深度画像の解像度が低いことが技術的な課題となっている．筆者らは，住宅地における道路風景の RGB 画像と深度画像をライトフィールドカメラで撮影しニューラルネットワークを用いてこの2種類の画像を学習させ，被写体の前後関係が反転する等のノイズを除去し，解像度を向上させる．本稿では，ライトフィールドカメラの深度画像と提案方法の深度画像を定量評価し，提案方法の深度画像の方がRGB 画像との相関が強く，再現性が高く，深度の精度が高いことを示す. |
| 本文pdf |
|
PDF download
|