@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00204667,
 author = {池谷, 駿弥 and 佐藤, 正章 and 井村, 誠孝},
 issue = {6},
 month = {May},
 note = {AR (Augmented Reality，拡張現実感) においてバーチャル物体を写実的に表現するには，光学的整合性の問題を解決する必要がある．本研究では実物体から光源情報等の推定を行わず，ディープラーニングを用いた生成モデルである GAN (Generative Adversarial Networks，敵対的生成ネットワーク) により，光学的整合性が保たれていない AR 画像を，光学的整合性が保たれた AR 画像に変換する End-to-End な手法を提案する．GAN による画像生成結果から，ドロップシャドウやバーチャル物体への周辺現実物体の映り込みなどの表現が付加され，GAN による実世界と整合した光学的整合性の表現を行うことが可能であると分かった．},
 title = {GANによる光学的整合性が保たれたAR画像の生成手法の提案},
 year = {2020}
}