経験知を補うデータ選択・計測による貧弱な計算資源の利用活性化

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前年度の反省点を踏まえ，基盤アルゴリズムの基礎検討に立ち戻った．照度差ステレオ法やShape from Shadingの入力画像として扱われる無限遠光源下における陰影画像の撮影を対象とした計画計測の検討を行った．対象を陰影画像撮影に絞ることで，光源方向のみ，すなわち3次元の動きのうち，3次元の回転のみを考慮すればよくなる．そのため，理論検討が容易になり，基礎理論の構築・検証・解析が容易になると考えた．前年度までは単一の画素のみを評価するアルゴリズムであったが，複数画素への対応を目的とした拡張を行った．具体的には，ガウス過程におけるカーネルを光源方向・画素位置という異なる要素に対して定義し，マルチタスクガウス過程による計測の曖昧性を評価する方法の検討を行った．ただし，画像上の全画素を対象とすると計算時間が膨大になってしまうため，ランダムに選択した複数の画素を対象としている．また，検証のためにLambert仮定を実現する陰影画像撮影シミュレータを作成し，アルゴリズムの検証及び既存研究との比較実験を行う環境を整備した．シミュレーション実験により，提案手法の有効性・妥当性の検証を行い，その研究成果を国際会議で発表した．シミュレータが単純なモデルを仮定していることもあり，既存研究との明確な差が出るような結果とならず，更なる検証が必要と結論付けた．シミュレータの改善と評価，実データでの検証実験を行い，論文誌の投稿を行う予定である．まずは，物体の反射性質をLambert反射だけではなく任意の鏡面反射や二次反射などより複雑な反射モデルを扱うこと，対象物体の表面色が非一様な状況をシミュレーションできるようにする．また，ランダムに対象画素を選択する方法を改善し，互いの相関が低い画素を選択する画素の選択アルゴリズムも提案する予定である．