@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209382,
 author = {岡, 嶐一 and 橋本, 康弘 and 奥山, 裕市 and 畠, 圭佑 and 石塚, 兼也 and 近野, 利信 and 松下, 朋永 and 中鉢, 夏樹 and Ryuichi, Oka and Yasuhiro, Hashimoto and Yuichi, Okuyama and Keisuke, Hata and Kanenari, Ishizuka and Toshinobu, Konno and Tomohisa, Matsushita and Natsuki, Chubachi},
 issue = {6},
 month = {Feb},
 note = {一般のシーンからの 3 次元距離情報は，従来 Lidar などの active sensor あるいは，stereo vision によって取得されてきた．著者らは，車やロボットなどに搭載されて単眼カメラの動画像から，3 次元動画像を取得する「動的視差法」を提案している．現在，すでに公開されている距離のデータに「KITTI データセット」がある．これは，車載の Lidar によって走行中のシーンについて，計測点における距離情報が付加されたものである．このデータセットでは走行中の外界シーンについて距離を取得した際の動画も同時に公開されている．そこで，同じ動画から，「動的視差法」によって，距離動画像を作成し，「KITTI データセット」の距離動画像を対応する pixel レベルにおいての比較を行いたい．それにより，「動的視差法」による，自動運転や自律ロボット，VR のための 3D シーンデータの自動作成への利用可能性を探りたい．, Conventionally, 3D distance information from a general scene has been acquired by an active sensor such as Lidar, or stereo vision based ones. The authors have proposed a "Motion-Parallax-Method" that acquires a three-dimensional moving image from a moving image of a monocular camera mounted on a car or robot. Currently, there is an open "KITTI dataset" including the distance data measured by a Lidar device. The distance data is the addition of distance information at the measurement point to the scene being driven by the in-vehicle Lidar. In this data set, a video of the distance acquired for the running outside scene is also opened. Therefore, I would like to create a moving 3D image from the same video by the "Motion-Parallax-Method" and place the moving distance image of the "KITTI data set" at the corresponding pixel level for comparison. By doing so, we would like to explore the possibility of using the "Motion-Parallax-Method" for automatic driving, autonomous robots, and automatic creation of 3D scene data for VR.},
 title = {3次元シーンの取得における動的視差法とLidar法との比較について},
 year = {2021}
}