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J-GLOBAL ID：200902289994813503   整理番号：09A0430672

Make3D:単一静止画像からの3Dシーン構造の学習

Make3D: Learning 3D Scene Structure from a Single Still Image

著者 (3件)： SAXENA Ashutosh (Stanford Univ., CA) ,  SUN Min (Princeton Univ., NJ) ,  NG Andrew Y. (Stanford Univ., CA)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 31  号： 5  ページ： 824-840  発行年： 2009年05月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高精度で見かけも楽しい3Dモデル生成を目的として,非構造型環境の単一静止画像から詳細な3D構造を推定する問題を取り上げて論じた。シーン理解のための視覚手がかりについて論じるとともに,3Dモデルの表現法,局所手がかりから領域の3D情報推定に用いる確率モデルとしてのMRF(Markov確率場),などについて論じた。各サブピクセルに対する単眼手がかり獲得のための一連の特徴の計算問題を取り上げ,単眼画像特徴,境界のための特徴,について述べた。ここではカスタム化3Dスキャナを用いて画像のコレクションを収集し,その上での評価実験を実施し,多重画像からのより大規模な3Dモデル,オブジェクト情報の組込み,などについて議論を行った。その結果,インターネットからダウンロードされた588画像の64.9%に対し,定性的に正しい3Dモデルの生成を行った。

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  *静止画像 ,  *機械学習 ,  三次元 ,  *画像理解 ,  手がかり ,  画素 ,  画像データベース ,  インターネット ,  評価試験 ,  Markov確率場
準シソーラス用語： サブピクセル ,  シーン理解 ,  画像コレクション ,  構造推定

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 静止画像 ,  3D ,  シーン