非負値行列因子分解を用いた空間分布反射特性の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-01-11
• タイトル: 非負値行列因子分解を用いた空間分布反射特性の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: SVBRDF Acquisition Using Non-negative Matrix Factorization
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: テーマセッション1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科／国立研究開発法人科学技術振興機構,さきがけ
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo / JST, PRESTO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo
• 著者名: 岩永, 朋樹; 渡辺, 義浩; 石川, 正俊
• 著者名(英): Tomoki, Iwanaga; Yoshihiro, Watanabe; Masatoshi, Ishikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では高速な反射特性計測を目指し，非負値行列因子分解 (Non-negative Matrix Factorization : NMF) を用いた反射特性計測手法について述べる．従来の反射特性計測の手法は，光源および観測方向を変化させてそのたびにサンプリングを行っていたため，計測に時間を要するという課題があった．そこで本稿では，反射特性が凸集合であること，複数の反射特性を足し合わせることで別の反射特性を表現できるという性質に着目し，頻出パターンの足し合わせで行列を表現する NMF を用いた反射特性計測手法を提案する．さらに，空間分布する反射特性を対象とすることで，複数の反射特性を持つ物体の各反射特性を一度に推定することが可能となり，全体の処理時間が短縮されることが期待される．本手法についてシミュレーションでの実験を行うことにより，少ない撮影回数で複数の反射特性を同時に，精度良く推定できることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we describe BRDF acquisition method using non-negative matrix factorization (NMF) aiming at fast BRDF measurement. Conventional methods for BRDF acquisition have a problem that it takes time to acquire since the light source and the observation direction have to been changed and sampled each time. In this paper, we focus on the property that the BRDFs are convex sets, and new BRDF can be represented by adding some BRDFs. We propose acquisition method using NMF which expresses the matrix by addition of frequent patterns. In addition, by processing spatially varying BRDFs (SVBRDF), we also make it possible to acquire each reflectance of objects with multiple reflectances at once, and it is expected that the whole processing time can be shortened. By conducting experiments in the simulation, we confirmed that it is possible to acquire SVBRDF at the same time with a small number of measurements.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2018-CVIM-210, 号 13, p. 1-6, 発行日 2018-01-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会