大規模3Dメタデータによる撮影スポット探索機の学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-01-18
• タイトル: 大規模3Dメタデータによる撮影スポット探索機の学習
• 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: クラスターメタバース研究所
• 著者所属: École polytechnique
• 著者所属: クラスター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cluster Metaverse Lab
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): École polytechnique
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Cluster, INC.
• 著者名: 早瀬, 友裕; Braun, Sacha; 折登, 樹
• 著者名(英): Tomohiro, Hayase; Braun, Sacha; Itsuki, Orito
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: インターネットに接続された持続的な 3DCG 空間とその利用者の増加は，深層学習においてまだ十分に活用されていない新たな学習用データセットを提供する可能性を秘めている．本研究では，マルチプレイヤーオンライン VR プラットフォームにおける 3DCG シーンの理解と利用に焦点を当てる．これらのプラットフォームでは，ユーザーが 3DCG シーンを作成し，共有し，操作することが可能であり，シーン内での写真撮影は一つの重要な活動である．この研究の目的は，3DCG 空間内の撮影スポットの質を向上させ，より良いシーン製作を支援することである．本研究では，視覚に基づく撮影スポットの予測を行うための評価関数の学習と，三次元木構造探索を用いた撮影スポット探索機を提案する．評価関数の学習には，カメラ撮影のメタデータを使用し，行動データが不足しているシーンにおいても予測を行う．研究の主な貢献は以下の通りである．まず，ユーザーが撮影した写真からアバターを除外したデータセットを作成し，これを用いて深層回路の学習を行った. 次に，このデータセットに適したデータ拡張手法を特定し，人間の判定との相関を確認した．最後に，学習済みの深層回路を評価関数として使用し，三次元階層的ブラックボックス探索の提案と解析を行った. このアルゴリズムは，未知のシーンにおいても効率的に探索を行い，質の高い撮影スポットを発見した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2024-CVIM-236, 号 46, p. 1-6, 発行日 2024-01-18
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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