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J-GLOBAL ID：201702267919063980   整理番号：17A1267710

凝視データを用いた3D再構成のコンテンツ意識型【Powered by NICT】

Content-Aware 3D Reconstruction with Gaze Data

著者 (4件)： Schoning Julius ,  Jiang Xianta ,  Menon Carlo ,  Heidemann Gunther
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBCONF  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 3D再構成は,移動物体を持つビデオデータからの正確な3Dモデルを生成するための有効な手法であることが示されている。典型的には,ビデオは通常のカメラで捕捉した;が,より自己中心的ビデオ映像は,ウェアラブルカメラで撮影したであろう。本研究では,ウェアラブルカメラ(アイトラッカーのシーンカメラ)を組み合わせた注視情報のためのコンテンツ認識を実行する3D再構成パイプラインを示した。目的はビデオ配列内の関心(OOI)の対象を同定することである。OOIは動き(SfM)アプローチからの古典的な構造の結果を高めるため各フレーム内で同定された,以前の研究からの生物学的アプローチを使用することである。視線データを用いたコンテンツ意識型3D再構成の概念に基づくプロトタイプを実装した。最後に,広い範囲の分野への可能な使用事例シナリオの広範な概観を与え,評価が困難な地域における予備部品再構成から出発して支援技術,外骨格と補綴腕/手を含んでいた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プロトタイプ ,  移動体 ,  カメラ ,  *再構成 ,  補綴 ,  *コンテンツ ,  録画装置 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： ウェラブルカメラ ,  ビデオ映像 ,  映像データ ,  *3D画像再構成 ,  *固視 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 凝視 ,  3D再構成 ,  コンテンツ ,  意識