| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2020-10-29 |
| タイトル |
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タイトル |
非拡散反射成分を考慮した人物全身画像の再照明 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Relighting of Full-Body Human Images with Non-Diffuse Reflective Components |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション8 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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筑波大学 |
| 著者所属 |
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筑波大学 |
| 著者所属 |
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筑波大学 |
| 著者所属 |
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筑波大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
| 著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
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en |
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University of Tsukuba |
| 著者所属(英) |
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en |
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University of Tsukuba |
| 著者名 |
田島, 大地
金森, 由博
遠藤, 結城
三谷, 純
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
画像中の人物の再照明のために，被写体の形状，反射率および照明をニューラルネットワークによって推定する手法が提案されている．しかし，学習用データとして利用可能な，一般に市販されている 3D 人物モデルの多くは，テクスチャとして拡散反射成分しか持たず，非拡散反射成分の学習が困難であった．そこで本研究では，非拡散反射も含めた再照明の手法を提案する．拡散反射限定の既存手法を実写人物画像に適用し，出力から入力画像を再構成したのち，再構成画像と入力画像との差分を求める．この差分を再現するように新たなニューラルネットワークを導入し訓練する．これにより，拡散反射限定の既存手法よりも写実的な再照明を実現する． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
An existing technique enables the relighting of full-body human images via estimation of the shape, reflectance, and illumination using neural networks. However, it cannot handle non-diffuse reflective components because its training dataset is synthesized from mostly diffuse-only commercial 3D human models. In this paper, we propose a method for integrating non-diffuse reflective components into the relighting pipeline. Our key idea is to add another neural network for learning the differences between photographs and diffuse-only reconstruction by the existing technique. By adding the difference on top of the diffuse-only reconstruction, we demonstrate that our method accomplishes more realistic relighting with non-diffuse reflection. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）
巻 2020-CVIM-223,
号 30,
p. 1-6,
発行日 2020-10-29
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-CVIM20223030.pdf (65.7 MB)
