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アイテム
深度画像変換による単一RGBD画像からの植物枝形状復元
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/193844
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/193844e031adf4-c265-4a4a-846e-b69d4954f085
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM19215019.pdf (3.0 MB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2019-01-10 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 深度画像変換による単一RGBD画像からの植物枝形状復元 | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||
| 大阪大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学／JSTさきがけ | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学 | ||||||||||||||
| 著者名 |
井手, 絢香
× 井手, 絢香
× 大倉, 史生
× 松下, 康之
× 八木, 康史
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 本研究は，CG モデリングの省力化や植物栽培の高度化のための基盤技術として，植物の枝構造の三次元復元を行うことを目指す．植物の三次元復元は自己遮蔽の多い構造上難しい問題であると知られており，特に葉による遮蔽が多く発生する枝の復元は挑戦的な課題である．植物の三次元復元を行う既存研究では多くの視点数や静的な環境を要求するため，風などの影響による植物の形状変化が発生する環境での運用は難しい．そこで本研究では，単一視点から撮影された RGBD 画像を入力として，深層学習を用いた画像変換技術を利用して植物の深度画像を推定することにより，手軽な入力から植物の枝構造の深度推定を実現する．実験の結果，CG 植物画像および，RGBD カメラで撮影した実植物画像からの枝形状推定の可能性が示された． | |||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
| 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 2019-CVIM-215, 号 19, p. 1-6, 発行日 2019-01-10 |
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| ISSN | ||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | 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 | |||||||||||||
