@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02001023,
 author = {國信,綾斗 and 張,ハンウェイ and 栗,達 and 川崎,洋 and 小野,晋太郎},
 issue = {15},
 month = {Mar},
 note = {深層機械学習による任意視点の画像を生成するNeRFは，一般的にレンダリング処理が重くリアルタイム処理には向いていない．しかし，運転者の有効視野は狭いことを利用して，レンダリング処理を大部分において省略することで高速化を実現可能である．本論文では，省略する部分のレンダリングパラメータについて調整し，またサンプリング処理の最適化とモートン順序を利用した空間探索を提案する．パラメータの調整によって高速化は可能であるが画質の劣化が目立つため慎重に行う必要がある．また，サンプリング処理の最適化によりCGデータで約40%，実映像データで約37%のサンプリング処理効率化を達成したが，モートン順序を利用した空間探索では高速化はしたものの適用前と比べて画質の劣化が無視できない結果となりプログラムの改善が必要である．},
 title = {運転者の視野特性を考慮した実映像ドライビングシミュレータのためのNeRFレンダリング処理高速化の実現},
 year = {2025}
}