@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240284,
 author = {桐原, 日向 and 伊吹, 将一 and 藤橋, 卓也 and 秋濃, 俊昭 and 渡辺, 尚},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {点群に代表される3次元データの取得が容易になるにつれて3次元コンテンツの利活用に対する需要が高まっている．点群を通じて遠隔のユーザに没入感あふれる体験をもたらすためには，コンテンツサーバとユーザとを接続するネットワークの可用帯域に応じて高品質な点群を伝送する必要がある．限られた帯域の中で高品質な点群を伝送するためには，その多大なデータ量を効率的に削減するための符号化手法が必要となる．点群に対する符号化手法としてグラフ信号処理に基づく符号化手法が提案されている．一方で，グラフ信号処理に基づいて点群を符号化する場合，その符号化効率を定めるハイパーパラメータ対の探索ならびに各パラメータ対に対する固有値分解にかかる時間が膨大になることが分かっている．本稿ではハイパーパラメータ対の探索に要する時間を軽減しつつ，限られた帯域の中で高品質な点群を伝送するための符号化手法を提案する．より具体的には，グラフ信号処理に用いるグラフラプラシアン演算子が持つ特性に基づいて1)探索対象とするハイパーパラメータ数の削減，2)固有値分解を介さないパラメータ探索を実現した．点群データセットShapeNetを用いた性能評価から，提案手法は比較手法と比べて計算量を削減しつつ，同程度の点群復元品質を達成できることを明らかにした．},
 pages = {1231--1237},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {グラフベース点群符号化におけるパラメータ最適化に関する一検討},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}