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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

Split Depth Effectによる錯視画像の自動生成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236080
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236080
998b5e1d-60ec-41b8-aec4-be484e46cac1
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-2S-07.pdf IPSJ-Z86-2S-07.pdf (680.6 kB)
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 Split Depth Effectによる錯視画像の自動生成
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
阪工大
著者所属
阪工大
著者所属
阪工大
著者名 佐々谷, 厚生

× 佐々谷, 厚生

佐々谷, 厚生

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梶原, 晃

× 梶原, 晃

梶原, 晃

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村木, 祐太

× 村木, 祐太

村木, 祐太

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Split Depth Effectとは,画像に2本の線を描画し,平面上に立体感を表現する錯視効果である.錯視画像の作成では,線と被写体の奥行きに注意しながら線を描画する必要があり,手間と熟練した知識を要する.従来手法では自動で線を生成する手法が提案されているが,入力データが多いことや出力画像に違和感が生じること,線と被写体の前後関係が不明確な問題がある.そこで本研究では,単一画像を入力とし,事前調査から導出された計算式を用いて線の位置や幅を決定する.その後,深度推定から深度情報を取得し,線と被写体の深度情報の関係を用いて線の位置調整を行う.これにより,高精度な錯視画像の自動生成を実現する.
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. 485-486, 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 09:24:10.928466
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