| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 203 |
| セッション名 |
| コンピュータビジョン |
| 講演日 |
| 2019/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 第4イベント会場 |
| 講演番号 |
| TCS-3-1 |
| タイトル |
| 深層学習を用いた符号化開口カメラによる光線空間の圧縮取得 |
| 著者名 |
| 稲垣 安隆, |
| キーワード |
| 抄録 |
| 【原発表の書誌情報】 Yasutaka Inagaki, Yuto Kobayashi, Keita Takahashi, Toshiaki Fujii, Hajime Nagahara; The European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018, pp. 431-448【概要】 符号化開口カメラを用いた学習ベースの光線空間の取得法を提案する。学習によって導いた開口パターンと復元アルゴリズムを用いて、わずか数枚の画像から25視点および64視点で構成される光線空間を高品質に復元する事に成功した。 |