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J-GLOBAL ID：202002286059661159   整理番号：20A0777189

全身人間画像のための再照明人間オクルージョンを意識した逆レンダリング【JST・京大機械翻訳】

Relighting humans occlusion-aware inverse rendering for full-body human images

著者 (2件)： Kanamori Yoshihiro (University of Tsukuba) ,  Endo Yuki (University of Tsukuba&Toyohashi University of Technology)
資料名： ACM Transactions on Graphics  (ACM Transactions on Graphics)
巻： 37  号： 6  ページ： 1-11  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0137A  ISSN： 0730-0301  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： 人間画像の再照明は画像合成において様々な応用を有する。再照明のためには,人間のpor形質からアルベド,形状,照明を推論しなければならない。以前の技術は,球面高調波(SH)照明に基づいて,この推論のための人間の顔に依存している。しかしながら,それらがしばしば光オクルージョンを無視するので,推定された形状は偏っており,画像は,特にアーム,クロッチ,または衣服のしわのような全体的な領域において自然に明るくない。本論文では,SH定式化における光オクルージョンを直接推論する最初の試みを紹介した。畳込みニューラルネットワーク(CNNs)を用いた教師つき学習に基づいて,アルベドマップ,照明だけでなく,ピクセル当たり9個のSH係数としてオクルージョンを符号化する光輸送マップも推論した。この推論における主な困難さは,人間のポートレートの無制限の変化と比較して,訓練データセットの欠如である。驚くべきことに,オクルージョンを含む幾何学的情報は,CNNsがデータ整合性を利用できるように,データセットを注意深く作成することにより,合成された人間の図形の小さなデータセットでも,もっともらしく推論できる。著者らの方法は,オクルージョンを無視した定式化より現実的な再照明を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アーム ,  定式化 ,  アルベド ,  画素 ,  *レンダリング ,  画像合成 ,  *オクルージョン ,  高調波 ,  衣服 ,  照明 ,  球面 ,  教師つき学習 ,  畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 訓練データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  逆レンダリング ,  光輸送

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 (6件)： 全身 ,  人間 ,  照明 ,  オクルージョン ,  意識 ,  レンダリング