領域分割と多視点マッチングを融合した３次元形状推定の研究

结合区域分割和多视图匹配的3D形状估计研究

• 批准号: 14J09001
• 负责人: 谷合 竜典
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-04-25 至 2017-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J09001/
• 关键词: コンピュータビジョン; IEEE CVPR; トップ国際会議採択

研究課題「領域分割と多視点マッチングを融合した３次元形状推定の研究」について、領域分割と対応点（マッチング）推定の融合領域において以下の業績をあげた。ステレオマッチングと画像領域分割を一般化し、同じ種類であるが見た目が異なるような物体の画像が２枚与えられたときに、共通物体領域の推定と、共通物体領域内での画像間の密対応点の推定を同時に行う手法を提案した。これは本研究課題である、領域分割と多視点マッチングの融合のための重要なステップであり、この成果はIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2016)に採択され、2016年6月にアメリカ・ラスベガスで発表された。採択率は643/2145 = 30.0%であった。さらに、ステレオマッチングと領域分割とモーション推定を融合し、ステレオ2視点動画が与えられた際に、シーンの奥行き、モーション、動いている物体領域の3つを高速に推定するステレオ・シーン・フロー手法を開発した。提案した手法は、ステレオ・シーン・フローの標準的ベンチマーク（KITTI Stereo Scene Flow）において、総合で3位の精度を達成しながら、他の最新の手法とくらべて10～1000倍高速な実行時間を達成した。この成果は、CVPR 2017に採択され、2017年7月にアメリカ・ハワイで発表予定である。採択率は、30%以下の見込みである。以上の2つの成果により、本研究で提案されていた、「領域分割と多視点マッチングを融合した３次元形状推定の研究」という課題は、当初の計画よりも、より汎用的あるいは実用的な形で達成された。

Research topic "domain segmentation と multi-view マ ッ チ ン グ を fusion し た three dimensional shape の research" に つ い て, domain segmentation と 応 seaborne point (マ ッ チ ン グ) convergence of constructive の に お い て の performance under を あ げ た. ス テ レ オ マ ッ チ ン グ と portrait area segmentation を generalization し, with じ で あ る が see た mesh が different な る よ う な object の portraits が 2 pieces with え ら れ た と き に presumption, common object fields の と, common object field で の portrait の dense 応 seaborne point between presumption の を line at the same time に う technique proposed を し た. <s:1> れ である this research topic である, domain segmentation と multi-viewpoint <s:1> ッチ <e:1> グ fusion ため ため important なステップであ なステップであ <e:1> achievements <e:1> IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR (2016)に published 択され, June 2016 にアメリカ · ラスベガスで published された. Take the 択 rate 択 643/2145 = 30.0%であった. さ ら に, ス テ レ オ マ ッ チ ン グ と domain partitioning と モ ー シ ョ ン presumption を fusion し, ス テ レ オ 2 viewpoint animation が and え ら れ た interstate に, シ ー ン の Mr き, モ ー シ ョ ン, dynamic い て い の る object field 3 つ を high-speed に presumption す る ス テ レ オ · シ ー ン · フ ロ ー gimmick を open 発 し た. Proposal し た は, ス テ レ オ · シ ー ン · フ ロ ー の standard ベ ン チ マ ー ク (KITTI Stereo Scene Flow) に お い て, 総 で three を の precision reached し な が ら, の his latest の と く ら べ て 10 to 1000 times the な line be time を achieve し た. <s:1> the results of 択され, CVPR 2017に adopted 択され, July 2017に アメリカ · ハワ で で published and confirmed である. Take the 択 rate 択, and for rates below 30%, see 込みである. の above 2 つ の results に よ り, this study proposed で さ れ て い た, "domain segmentation と multi-view マ ッ チ ン グ を fusion し た three dimensional shape の research" と い は う subject, plan at the beginning の よ り も, よ り of universal あ る い は be used な shape で reached さ れ た.

项目成果

Invited Talks from CVPR 2014: Graph Cut based Continuous Stereo Matching using Locally Shared Labels

CVPR 2014 特邀演讲：使用本地共享标签的基于 Graph Cut 的连续立体匹配

• 发表时间: 2014
• 作者: Tatsunori Taniai;Yasuyuki Matsushita;Takeshi Naemura.
• 通讯作者: Takeshi Naemura.

Joint Recovery of Dense Correspondence and Cosegmentation in Two Images

• DOI: 10.1109/cvpr.2016.460
• 发表时间: 2016-06
• 期刊: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
• 作者: Tatsunori Taniai;Sudipta N. Sinha;Yoichi Sato

Superdifferential Cuts for Binary Energies (CVPR 2015)

二元能源的超微分削减 (CVPR 2015)

• 发表时间: 2015
• 作者: Tatsunori Taniai;Yasuyuki Matsushita;Takeshi Naemura
• 通讯作者: Takeshi Naemura

Technical Report（arXiv論文）

技术报告（arXiv 论文）

Microsoft Research(米国)

微软研究院（美国）