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J-GLOBAL ID：201702291567125704   整理番号：17A1836152

複合現実感照明のためのLightprobes学習【Powered by NICT】

Learning Lightprobes for Mixed Reality Illumination

著者 (8件)： Mandl David ,  Yi Kwang Moo ,  Mohr Peter ,  Roth Peter M. ,  Fua Pascal ,  Lepetit Vincent ,  Schmalstieg Dieter ,  Kalkofen Denis
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISMAR  ページ： 82-89  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： 本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた高品質照明推定に基づく混合現実感のための最初の測光レジストレーションパイプラインを提示した。システムの容易な適応と展開のために,純粋な合成画像を用いたセルラニューラルネットワークを訓練し,実画像データに適用した。パイプラインは正確で効率的に保つためには,複数のCNN例からの光推定結果を融合することを提案し,時間とともにキャッシング推定のための手法を示した。最適性能を実現するために,CNN訓練のための複数の戦略を調べた。実験結果は,提案した方法は,フォトリアリスティック促進のための高度に正確な推定をもたらすことを示した。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： *照明 ,  測光 ,  *学習 ,  畳込み ,  セルラニューラルネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *複合現実感 ,  *拡張現実感
準シソーラス用語： 画像データ ,  合成画像 ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 複合現実感 ,  照明 ,  学習