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  1. 全国大会
  2. 84回
  3. 人工知能と認知科学

GANを用いた動画像上のヒトとモノの除去に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220862
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220862
9a822460-733e-4dde-b5bc-b2a8616e4a4f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-4Q-07.pdf IPSJ-Z84-4Q-07.pdf (407.3 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル GANを用いた動画像上のヒトとモノの除去に関する研究
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
大阪電通大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者名 大平, 将也

× 大平, 将也

大平, 将也

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梅原, 喜政

× 梅原, 喜政

梅原, 喜政

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中原, 匡哉

× 中原, 匡哉

中原, 匡哉

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窪田, 諭

× 窪田, 諭

窪田, 諭

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田中, 成典

× 田中, 成典

田中, 成典

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 国土交通省は,i-Constructionを契機に建設現場の生産性向上を目指し,点群データの活用を推進している.従来の点群データの計測手段としては,地上設置型レーザスキャナやMMSがあるが,計測機器が高額であり導入コストが高く,活用できる現場が限定的である.そのため,安価なビデオカメラによる動画像から点群データを生成できるVisual SLAMが注目されている.しかし,動画像内にヒトやモノの動体が映り込むと,異なるフレーム間で特徴点の位置が一致せず,正確な点群データを得ることができない.そこで,本研究では,動画像内の動体を除去した後,GANを用いて除去領域を背景補完することで,動体が存在する環境下においても正確な点群データを生成する手法を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第84回全国大会講演論文集

巻 2022, 号 1, p. 229-230, 発行日 2022-02-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:23:43.511507
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