文献

J-GLOBAL ID：201902261044267543   整理番号：19A0382955

深層学習によるノイズ画像の光源推定に関する基礎実験

著者 (2件)： 濱口真太朗 (鈴鹿工高専) ,  箕浦弘人 (鈴鹿工高専)
資料名： 日本バーチャルリアリティ学会大会論文集(CD-ROM)  (日本バーチャルリアリティ学会大会大会論文抄録/予稿集(CD-ROM))
巻： 23rd  ページ： ROMBUNNO.11D-5  発行年： 2018年09月19日 
JST資料番号： L3000B  ISSN： 1349-5062  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： CGと実写画像を違和感なく合成するためには,光源の整合性が求められる。このため,光源位置を正しく把握する必要があり,理想的な条件下では深層学習を用いて良好な結果が得られている。そこで,ノイズを含む画像でも光源推定が可能か検証した。その結果,ノイズを含んだ画像でも深層学習を用いて平面の陰影画像から光源位置を推定できた。また,標本点を増やすことでノイズの影響による損失を抑えることができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像歪 ,  光源 ,  コンピュータグラフィックス ,  写真 ,  濃淡画像
準シソーラス用語： *深層学習 ,  実写画像

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  ノイズ ,  推定 ,  基礎実験