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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

深層学習による凹凸の多い材質の双方向反射率分布関数の推定

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235934
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235934
110c8d96-b456-4dcb-b0a1-67dc6a2564c7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-2P-04.pdf IPSJ-Z86-2P-04.pdf (1.9 MB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 深層学習による凹凸の多い材質の双方向反射率分布関数の推定
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
農工大
著者所属
農工大
著者所属
農工大
著者所属
農工大
著者名 山岸, 菜緒

× 山岸, 菜緒

山岸, 菜緒

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レベッカ, スルタナ

× レベッカ, スルタナ

レベッカ, スルタナ

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寺田, 望

× 寺田, 望

寺田, 望

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清水, 郁子

× 清水, 郁子

清水, 郁子

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 材質のデザインは非常に手間がかかる作業であり,プラスチック,金属,布など様々な素材について深層学習により双方向反射率分布関数を推定する手法が提案されているが,毛糸のような凹凸の多い素材では推定に失敗する.本研究では,2枚の材質の画像から,深層学習により双方向反射率分布関数を推定することを目的とする.特にニットのような凹凸の多く,細かい編み込みの様子や毛糸の反射特性を表現することが難しい素材を主な対象とする.提案手法では,学習や推定にnormalマップではなくheightマップを使用することで,高さの情報をより正確に伝播させる.また,学習データにおいて凹凸の表現のバリエーションを増強する.
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86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 181-182, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:27:38.614181
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