| 講演名 | 2023-11-06 RGB-Dセンサーの特性を考慮した深度値欠落の補填 村里 翼(岩手県立大), プリマ オキ ディッキ アルディアンシャー(岩手県立大), |
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| 抄録(和) | 近年，多様なRGB-Dカメラの発達により，3D映像製作や3Dデータに基づく物体認識を行えるようになった．しかしながら，カラーセンサー（RGB）と深度センサー（D）の位置の違いによって，両者の画像を完全に一致させることが困難であり，特に対象物のエッジや起伏が激しい部分では，深度情報を正確に取得することができない．本研究では，カメラ位置の異なる3つのRGB-D画像から適切な深度情報を持つ１枚のRGB-D画像を作成し，これらの画像からエンコーダ・デコーダ構造をもつニューラルネットワークモデルを構築し，アライメントされたRGB-D画像の欠落した深度情報の補正を試みる．実験では，１台のカメラを中心にして左右5cm，上下8cmの位置に2台のカメラを配置し，RGB-D画像を取得した．最後に，補正後の深度情報を視覚的に評価し，更なる改善について論じた． |
| 抄録(英) | The recent development of a variety of RGB-D cameras has made it possible to generate 3D images for 3D object recognition. However, differences in the positions of the color sensor (RGB) and the depth sensor (D) make it difficult to perfectly match the two images. In particular, the depth information cannot be obtained accurately at the edges of the object or in areas with severe roughness. In this study, RGB-D images with appropriate depth information are created from three RGB-D images with different camera positions, and then a neural network model with an encoder-decoder structure is constructed from these images to compensate for the lack of depth information in the aligned RGB-D images. In the experiment, two cameras were positioned 5 cm to the left and right and 8 cm up and down from the center camera to capture RGB-D images. Finally, the corrected depth information was visually evaluated, and further improvements were considered. |
| キーワード(和) | RGB-Dカメラ / 深層学習 / インペインティング |
| キーワード(英) | RGB-D / deep learning, / inpainting |
| 資料番号 | CNR2023-21,HCS2023-83 |
| 発行日 | 2023-10-29 (CNR, HCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS / CNR |
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| 開催期間 | 2023/11/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 工学院大学（新宿） |
| 開催地（英） | Kogakuin University |
| テーマ（和） | 人、ロボット、エージェントのコミュニケーション・インタラクション、および一般 |
| テーマ（英） | Communication and Interaction of Human, Robot, and Agent, etc. |
| 委員長氏名（和） | 神田 智子(阪工大) / 西川 由理(産総研) |
| 委員長氏名（英） | Tomoko Kanda(Osaka Inst. of Tech.) / Yuri Nishikawa(AIST) |
| 副委員長氏名（和） | 髙木 幸子(常磐大) / 小森 政嗣(阪電通大) / 大和 淳司(工学院大) |
| 副委員長氏名（英） | Sachiko Takagi(Tokiwa Univ.) / Masashi Komori(Osaka Electro-Comm. Univ.) / Junji Yamato(Kogakuin Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 林 勇吾(立命館大) / 飯塚 重善(神奈川大) / 大本 義正(静岡大) / 萩尾 勇太(NHK) / 澤邊 太志(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Yugo Hayashi(Ritsumeikan Univ.) / Shigeyoshi Iizuka(Kanagawa Univ.) / Yoshimasa Ohmoto(Shizuoka Univ.) / Yuta Hagio(NHK) / Taishi Sawabe(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 黄 宏軒(福知山公立大) / 市川 淳(静岡大) / 高嶋 和毅(東北大) / 斎藤 博人(東京電機大) / 石井 亮(NTT) / 小林 優佳(東芝) / 村川 賀彦(帝京平成大) |
| 幹事補佐氏名（英） | HUANG HUNGHSUAN(Univ. of Fukuchiyama) / Jun Ichikawa(Shizuoka Univ.) / Kazuki Takashima(Tohoku Univ.) / Hiroto Saito(Tokyo Denki Univ.) / Ryo Ishii(NTT) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Yoshihiko Murakawa(Teikyo Heisei Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Human Communication Science / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | RGB-Dセンサーの特性を考慮した深度値欠落の補填 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Missing depth compensation based on the characteristics of the RGB-D sensor |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | RGB-Dカメラ / RGB-D |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning, |
| キーワード(3)（和/英） | インペインティング / inpainting |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 村里 翼 / Tsubasa Murasato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岩手県立大学(略称：岩手県立大) Iwate Prefectural University(略称：Iwate Prefectural Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | プリマ オキ ディッキ アルディアンシャー / Prima Oky Dicky Ardiansyah |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岩手県立大学(略称：岩手県立大) Iwate Prefectural University(略称：Iwate Prefectural Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-11-06 |
| 資料番号 | CNR2023-21,HCS2023-83 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | CNR-241,HCS-242 |
| ページ範囲 | pp.77-81(CNR), pp.77-81(HCS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-10-29 (CNR, HCS) |