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J-GLOBAL ID：201702224531295901   整理番号：17A0695483

深層学習による集光模様の実時間生成

著者 (8件)： 岡本拓朗 (大阪大) ,  浦西友樹 (大阪大) ,  浦西友樹 (大阪大 サイバーメディアセ) ,  間下以大 (大阪大 サイバーメディアセ) ,  ポチャラ ラサミー (大阪大 サイバーメディアセ) ,  清川清 (奈良先端科学技術大学院大) ,  竹村治雄 (大阪大) ,  竹村治雄 (大阪大 サイバーメディアセ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： CVIM-207  ページ： Vol.2017-CVIM-207,No.7,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月03日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： プロジェクションディスプレイ技術を用いた物体の見かけを制御する質感操作の研究は,テーマパークや美術館といった場所でメディアアート作品へ活用されている。物体の質感のうち,インテリアとしても利用価値の高いサンキャッチャーやガラス細工といった光を反射・屈折する透明物体の質感を付与すれば鑑賞者を楽しませることが出来るのではないかと考えた。本研究では透明物体を通過した反射光・屈折光が背景に衝突することで現れる集光模様に着目する。集光模様の特性のひとつに物体が移動することで影のようにその様子が変化することが挙げられる。しかし,光の遮蔽によって生じる影とは異なり,移動する物体の集光模様を再現する場合,光源との位置関係の変化による光線の屈折・反射の軌道の再計算を行わなければならず,既存の大域照明が計算可能なアルゴリズムでは処理時間が問題となる。そこで,対象物体の位置,形状の情報から背景に投影されるであろう集光模様画像を深層学習によって生成する手法を提案する。本手法では畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network,CNN)に深度画像と集光模様画像の対応関係を学習させた。実験では処理時間の計測と出力画像の品質について,既存のレンダリングソフトウェアとの比較,検証を行った。(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 ,  *知覚 ,  画像特性 ,  *操作 ,  透明材料 ,  集光 ,  *図形 ,  画像 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  深度画像 ,  模様 ,  *クオリア
準シソーラス用語： *質感 ,  *質感操作 ,  *集光模様 ,  透明物体

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• 天野敏之, ′′プロジェクタカメラ系を用いた光沢感と透明感の実時間操作′′, 映像情報メディア学会誌, Vol.68, No.12, pp.528-533, 2014.
• Turner Whitted, “An improved illumination model for shaded display,” Communications of the ACM, Vol. 23, No. 6, pp. 343-349, Jun 1980.
• Cindy M. Goral, Kenneth E. Torrance, Donald P. Greenberg and Bennett Battaile, “Modeling the interaction of light between diffuse surfaces,” In Proceedings of the 11th annual conference on Computer graphics and interactive techniques (SIGGRAPH ‘84) Vol. 18, No. 3, pp. 213-222, Jul 1984
• Jmes T. Kajiya, “The rendering equation,” In Proceedings of ACM SIGGRAPH Computer Graphics, Vol. 20, No. 4, pp. 143-150, Aug 1986.
• Henrik Wann Jensen著, 苗村健 訳 ′′フォトンマッピング実写に迫るコンピュータグラフィックス′′, オーム社, Jul 2002.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  集光 ,  模様 ,  実時間