3Dセマティックセグメンテーションを用いた実環境における家具再配置シミュレーション

八馬遼; 石川礼; 家永直人; 久能若葉; 杉浦裕太; 斎藤英雄

文献

J-GLOBAL ID：202102258443679110 整理番号：21A3127581

3Dセマティックセグメンテーションを用いた実環境における家具再配置シミュレーション

Rearrangement Simulation of Indoor Furniture in Real Environment using 3D Semantic Segmentation

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著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 25th ページ： 9-16 発行年： 2020年09月07日
JST資料番号： L4000B 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)

本論文では,屋内の3次元点群に対するセマンティックセグメンテーションによって,現実の生活空間に存在する家具を仮想的に再配置する手法を提案する.提案手法では,まずRGB-Dカメラから取得された屋内環境の3次元点群に対してセマンティックセグメンテーションをする.セマンティックセグメンテーション手法としてはPointNetを採用する.この際,PointNetでは考慮されていない局所的な形状情報に着目し,PointNetの出力で各点に付けられたラベルのクラス確率を補正する.そして,点群を物体ごとにクラスタリングすることで,個々の家具の点群を取得する.最後に,仮想レイアウトシステムであるDollhouse VRを用いることで家具の再配置を行う.実験では,スマートフォンから取得された屋内環境の3次元点群に提案手法を適用することで,クラスラベルの補正と,Dollhouse VRによる仮想操作シミュレーションができることを示す.(著者抄録)

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図形・画像処理一般

引用文献 (19件)：

無印良品インテリアシミュレーター,2019年5月30日アクセス,https://muji.livingstyle.jp/simulator/.
RoomCo, 2019年5月30日アクセス, https://www.roomco.jp/.
Roomle3D, 2019年5月30日アクセス, https://www.roomle.com/.
Constructor Developer Tool, 2019年5月30日アクセス, https://play.google.com/store/apps/details?id=com.projecttango.constructor.
C. R. Qi, H. Su, K. Mo, and L. J. Guibas: “Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, no. 2, p. 4, 2017.

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