| 講演名 | 2006-10-11 確率的逐次因子分解による単眼画像時系列からの三次元構造復元(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般) 坂東 誉司, 柴田 智広, 清水 幹郎, 深谷 直樹, 石井 信, |
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| 抄録(和) | 画像面上における特徴点位置の系列から対象物体の三次元構造を復元するための手法として,因子分解法が知られている.しかし,通常の因子分解法は特徴点位置の系列データに欠損を許さないため,特徴点の隠れや誤追跡,フレームアウトが頻繁に起こり得る実問題への適用は困難であり,隠れなど大きな雑音で汚された特徴点位置の系列データを扱うことのできる手法が多く研究されてきた.本論文では,因子分解法を確率論的な手法へと拡張した確率的因子分解法の提案を行う.提案手法では変分ベイズ法を用いて三次元構造の事後確率を求めるため,確率的特徴点検出法と組み合わせて特徴点の検出精度を考えることで,従来問題となっていた特徴点の隠れなどに対して頑健な構造復元を行うことが可能となる.また,因子分解法のもう一つの大きな問題点として知られている画像枚数の増加と共に著しく計算量が増加する問題についても様々な解決手法が提案されているが,ここでは確率的因子分解法を逐次処理可能な形に拡張することで容易に解決することができる.本論文では剛体の三次元構造復元の数値実験と実環境中で撮影された人物の三次元顔の復元問題に,確率的逐次因子分解法を適用してその有効性を検証する. |
| 抄録(英) | One of the major drawbacks of the factorization method, which recovers 3D shape of feature points and camera motion from image stream, is that it fails to account for missing feature points. In real-environments, however, missing points happen frequently due to occlusion and frame out of features. In this study, we propose probabilistic factorization method by employing Variational Bayes to obtain posterior of 3D shape. Our method is also able to be modified as recursive form easily, and recursive method overcomes the another drawback of factorization; its computation cost especially with long image streams. These methods achieve robust recovering, witch is demonstrated by real experiments of 3D face reconstruction as well as computer simulations of rigid object. |
| キーワード(和) | 因子分解法 / 変分ベイズ推定 / 実時間 / 三次元構造復元 |
| キーワード(英) | Factorization / Variational Bayes / real-time processing / Recovering 3D Shape and Motion |
| 資料番号 | NC2006-53 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2006/10/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 確率的逐次因子分解による単眼画像時系列からの三次元構造復元(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On-line Probabilistic Factorization for Recovering 3D Shape and Motion from Image Streams |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 因子分解法 / Factorization |
| キーワード(2)（和/英） | 変分ベイズ推定 / Variational Bayes |
| キーワード(3)（和/英） | 実時間 / real-time processing |
| キーワード(4)（和/英） | 三次元構造復元 / Recovering 3D Shape and Motion |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 坂東 誉司 / Takashi BANDO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 柴田 智広 / Tomohiro SHIBATA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 清水 幹郎 / Mikio SHIMIZU |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)デンソー統合システム開発部 Vehicle Integrated Systems R & D Dept. DENSO CORPORATION |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 深谷 直樹 / Naoki FUKAYA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | (株)デンソー統合システム開発部 Vehicle Integrated Systems R & D Dept. DENSO CORPORATION |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 石井 信 / Shin ISHII |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology |
| 発表年月日 | 2006-10-11 |
| 資料番号 | NC2006-53 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 279 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |