Vol.2018-CG-172 No.17 Vol.2018-DCC-20 No.17 Vol.2018-CVIM-214 No /11/8 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report プロジェクタ カメラシステムの同期遅延と 走査速度の制御にもとづく光伝
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- おきみち みおか
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1 情報処理学会研究報告 プロジェクタ カメラシステムの同期遅延と 走査速度の制御にもとづく光伝播の計測と応用 上田 朝己1 久保 尋之1 舩冨 卓哉1 向川 康博1 概要 プロジェクタでシーンを照明したときの様子をカメラで撮影することで シーンでの光伝播を計測 し シーンの様々な光学的性質を推定できることが知られている 本研究では レーザープロジェクタと ローリングシャッターカメラを用いて撮像タイミングを同期し さらにローリングシャッターカメラの走 査速度を制御することによって 従来とは異なるモダリティでライトトランスポート行列の取得が可能で ある 本稿では 実際に構築したシステムを用いて取得した光伝播を示し 本手法の有効性とその応用に ついて述べる 1. はじめに シーンに照射された光は 反射や屈折 表面下散乱など の光学現象を繰り返しながらシーン中を伝播し 様々な経 路を通過してカメラに到達する このような光の伝播をラ イトトランスポートと呼び この計測を通じてシーン中で 起こる反射や表面下散乱などの光学現象や物体の形状な ど 様々な情報を推定することが可能である このような ライトトランスポートを推定する手法を確立するために コンピュータビジョンの研究分野では古くから多くの研究 が取り組まれている 従来 プロジェクタからの照明を変化させ その応答を カメラで観測することでシーンのライトトランスポートを 図 1: 本研究で用いるプロジェクタ カメラシステムの模 式図. 推定する試みが行われてきた これらはプロジェクタとカ メラの間での伝達を解析する手法であり この伝達はライ トトランスポート行列として表現されてきた しかし ラ クタ カメラシステムに提案手法を適用することで シー イトトランスポート行列を用いてシーンの解析を行う手法 ンから特定の奥行きと傾きを持つ面からの反射光のみをシ は計測回数や時間を要するという課題があった ングルショットで撮像することが可能となることを示す 近年 ラスタスキャンできるレーザープロジェクタと 本論文の構成を以下に述べる ２章でライトトランス ローリングシャッターカメラのライン走査を同期させ ラ ポート行列の取得に関する先行研究から本研究の位置付け イトトランスポート行列の主要な部分をシングルショッ を明らかにする ３章では 本研究で用いるライトトラン トで取得し シーンの特徴を抽出する手法が提案されてい スポート行列を定義し ４章で本手法に用いるプロジェク る [5], [6] この原理を応用し 本研究では レーザープロ タ カメラシステムの同期とそれによって切り取られるラ ジェクタとローリングシャッターカメラの同期に遅延時間 イトトランスポート行列の領域について述べる ５章で配 と走査速度の制御を加え ライトトランスポート行列のう 置を適切に構成したプロジェクタ カメラシステムに提案 ち従来とは異なるスライスをシングルショットで取得する 手法を適用することで可能となるイメージングについて述 手法を提案する さらに 配置を適切に構成したプロジェ べ ６章で実際に構築したシステムで撮像した結果を示す 1 奈良先端科学技術大学院大学 奈良県生駒市高山町 Information Processing Society of Japan ７章でまとめと今後の展望について述べる 1
![2. Nayar [3] Reddy [8] O Toole [6] Kubo [2] [6]](/docs-images/104/164490668/images/2-0.jpg "Wang [9] 3 Kubo [2] 3.")
![[1], [4] L(p x, p y ) I(c x, c y ) T (c x, c y, p](/docs-images/104/164490668/images/2-1.jpg "x, p y ) I(c x, c y ) = T (c x, c y, p x, p y )L(p")
![x, p y )dp x dp y (1) 4 [6], [7] 2 2(a) (a) 2: 2](/docs-images/104/164490668/images/2-2.jpg "(a)(p y,c y ) (p x,c x ) (b) 1 [6] (b) (p y,c y ) 4.")
![1 (p x, p y ) [2], [6] 4.](/docs-images/104/164490668/images/2-3.jpg "1 t = 0 t t p p y (t) = 1 t p t (2) v p = 1/t p")
2 2. Nayar [3] Reddy [8] O Toole [6] Kubo [2] [6] Wang [9] 3 Kubo [2] 3. [1], [4] L(p x, p y ) I(c x, c y ) T (c x, c y, p x, p y ) I(c x, c y ) = T (c x, c y, p x, p y )L(p x, p y )dp x dp y (1) 4 [6], [7] 2 2(a) (a) 2: 2 (a)(p y,c y ) (p x,c x ) (b) 1 [6] (b) (p y,c y ) 4. 1 (p x, p y ) [2], [6] 4.1 t = 0 t t p p y (t) = 1 t p t (2) v p = 1/t p [lines/sec] (2) p y (t) = v p t (3) v c [lines/sec] t d (3) t 2
3 (a) (b) 3: c y (t) = v c (t t d ) (4) t d 3(a) ( 3(b)) t e (3) p y(t) v p (t + t e ) (5) (b). 2(b) (p y,c y ) (p x,c x ) [6] 2(b) 4(a) [6] 4.1 (3) (4) } c y = c y (t), T (c x, c y, p x, p y ) p y = p y (t) } (6) c y = v c (t t d ), = T (c x, c y, p x, p y ) p y = v p t 4(b) 4.1 4(c) (3) (4) (5) } c y = c y (t), T (c x, c y, p x, p y ) p y (t) p y p y(t) } (7) c y = v c (t t d ), = T (c x, c y, p x, p y ) v p t p y v p (t + t e ) t d v c t e 5. 1 O Toole [6] Wang [9] 4 3
![(a) (b) (c) 4: (a) [6] (b) (c) 5.1 1 1 YZ 5(a) 1 X p y c y d = p y c y (8) H f b YZ Y = Z ( c y H ) f 2 Z = f b (9) d d = 0 5.2 5.](/docs-images/104/164490668/images/4-1.jpg "1 (8) t (3) (4) d(t) = p y (t) c y (t) = (v p v c )t + v d t d (10) t (10) (9) Y (t) = Z(t) ( c y (t) H ) f 2 Z(t) = f b d(t) Y (t) = Z(t) ( v c (t t d ) H ) (11) f 2 = b Z(t) = f (v p v c )t + v c t")
4 (a) (b) (c) 4: (a) [6] (b) (c) YZ 5(a) 1 X p y c y d = p y c y (8) H f b YZ Y = Z ( c y H ) f 2 Z = f b (9) d d = (8) t (3) (4) d(t) = p y (t) c y (t) = (v p v c )t + v d t d (10) t (10) (9) Y (t) = Z(t) ( c y (t) H ) f 2 Z(t) = f b d(t) Y (t) = Z(t) ( v c (t t d ) H ) (11) f 2 = b Z(t) = f (v p v c )t + v c t d t YZ 6 (11) YZ (11) ( 5(a)). 5(b)(c) D SONY MP-CL1A( ) IDS UI-3250CP-M-GL t d ±430µs 92±4MHz 0.15ms 9 0 4
5 情報処理学会研究報告 図 6: 焦点距離 0.011m y 軸解像度 1,200pixel 基線長 (a) １行の照明と露光 0.05m 遅延時間 16,000µs センササイズ 4.5µm として vp =36,000lines/sec vc =26,000 46,000lines/sec の も と 式 (11) を t=0 40,000µs でプロットした (b) カメラが各行を露光する間にプロジェクタは複数行 図 7: 構築したシステム を照明する (a) (b) 図 8: (a) 撮影したシーン (b) 通常画像 さくすると同期のノイズによる影響が大きくなったことが (c) 走査速度と遅延時間 露光時間を調整することで特定 原因と考えられる の領域をマスクしたイメージングが可能である ( 6 章) 図 5: 図 1 を横から見た図 6.3 露光時間によるライトトランスポート行列の選択的 取得とイメージング いることが読み取れる 一方で 木片の面の一部だけが撮 走査時間 遅延時間に加え露光時間を適切に設定するこ 像されているものがあるが これはカメラの露光時間が大 とにより シングルショットで特定の平面をマスクしたイ きいためである 十分に露光時間が小さいとき 撮像平面 メージングが可能となることを示す 図 10(a) は実際に撮 と木片の平面との交線だけが撮像されるはずである しか 影したシーンの通常画像である デスクの傾きに合わせて し ライトトランスポート行列のスライス領域が時間的に ピクセルクロックを設定した後 走査速度と同期遅延時 安定しないという問題が起こった これは 露光時間を小 間 露光時間を適切に設定することで 図 10(b) に示すよ 2018 Information Processing Society of Japan 5
6 情報処理学会研究報告 図 9: 異なる同期遅延と走査速度差で撮像した結果 点線で囲った画像のように特定の傾きと奥行きにある平面だけが撮像 された うに デスク上だけをイメージングすることが可能となっ た また 同期遅延時間と露光時間を変更することにより 図 10(c) に示すように デスク上をマスクしたイメージン グが可能となった これらの画像は マスクのための画像 処理を必要とせず シングルショットで取得可能である センサはマスク領域からの反射光をほとんど露光しておら ず 画像データとして取り込んでいない これは特定領域 をマスクするイメージングとして セキュリティなどへの (a) 応用が見込まれる有効な結果であるといえる 7. まとめ 本研究では 従来とは異なるスライスでライトトランス ポート行列をシングルショットで取得する方法を提案した レーザープロジェクタとローリングシャッターカメラの同 期システムに同期遅延時間と走査速度 露光時間の制御を 加えることでライトトランスポートの選択的な取得を達成 (b) した これによって 特定の傾きと奥行きの平面からの反 射光だけを撮像することが可能となることを示した また 逆に それらの反射光だけを除去し撮影することで特定平 面をマスクしたイメージングも可能であることを示した 本手法の制限として 次の２点が挙げられる １つめは 撮像できる平面角度はカメラで設定可能なピクセルクロッ クに依存することである カメラの変更可能な走査速度に よって設定できる平面角度の分解能は変化する ２つめ は 図 10(c) のように特定平面をマスクするために露光時 (c) 間を設定するが この露光時間を大きくしすぎると室内照 図 10: ライトトランスポート行列の選択によるイメージン 明などの外乱光の影響を受けてしまうことである グ結果 (a) 通常画像 (b) デスク上の１平面のみの撮像結 今後の展望として 本システムでは同期遅延時間 走査 果 (c) デスク上だけをマスクした結果 速度 露光時間のパラメータをシーンにあわせて手動で設 定していたが これを自動で設定できるようなアプリケー ションの開発があげられる 例えば AR マーカを用いて シーン中の平面にあわせて自動でパラメータを設定するよ 2018 Information Processing Society of Japan うな手法が考えられる さらに 表面下散乱が発生するよ うな半透明物体などの計測にも本手法を応用していきたい と考えている 6
7 15K16027 JST CREST JP- MJCR1764 [1] Debevec, P., Hawkins, T., Tchou, C., Duiker, H.-P., Sarokin, W. and Sagar, M.: Acquiring the Reflectance Field of a Human Face, Proceedings of the 27th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, SIGGRAPH 00, New York, NY, USA, ACM Press/Addison-Wesley Publishing Co., pp (online), DOI: / (2000). [2] Kubo, H., Jayasuriya, S., Iwaguchi, T., Funatomi, T., Mukaigawa, Y. and Narasimhan, S. G.: Acquiring and characterizing plane-to-ray indirect light transport, 2018 IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP), pp (online), DOI: /IC- CPHOT (2018). [3] Nayar, S. K., Krishnan, G., Grossberg, M. D. and Raskar, R.: Fast Separation of Direct and Global Components of a Scene Using High Frequency Illumination, ACM Trans. Graph., Vol. 25, No. 3, pp (online), DOI: / (2006). [4] Ng, R., Ramamoorthi, R. and Hanrahan, P.: Allfrequency Shadows Using Non-linear Wavelet Lighting Approximation, ACM Trans. Graph., Vol. 22, No. 3, pp (online), DOI: / (2003). [5] O Toole, M., Mather, J. and Kutulakos, K. N.: 3D Shape and Indirect Appearance by Structured Light Transport, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 38, No. 7, pp (online), DOI: /TPAMI (2016). [6] O Toole, M., Achar, S., Narasimhan, S. G. and Kutulakos, K. N.: Homogeneous Codes for Energy-efficient Illumination and Imaging, ACM Trans. Graph., Vol. 34, No. 4, pp. 35:1 35:13 (online), DOI: / (2015). [7] O Toole, M., Raskar, R. and Kutulakos, K. N.: Primaldual coding to probe light transport, ACM Transactions on Graphics, Vol. 31, No. 4, pp (online), DOI: / (2012). [8] Reddy, D., Ramamoorthi, R. and Curless, B.: Frequencyspace Decomposition and Acquisition of Light Transport Under Spatially Varying Illumination, Proceedings of the 12th European Conference on Computer Vision - Volume Part VI, ECCV 12, Berlin, Heidelberg, Springer- Verlag, pp (online), DOI: / (2012). [9] Wang, J., Bartels, J., Whittaker, W., Sankaranarayanan, A. C. and Narasimhan, S. G.: Programmable Triangulation Light Curtains, The European Conference on Computer Vision (ECCV) (2018). 7
(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s
![(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s](/thumbs/75/72066128.jpg "(a) 1 (b) 3. Gilbert Pernicka[2] Treibitz Schechner[3] Narasimhan [4] Kim [5] Nayar [6] [7][8][9] 2. X X X [10] [11] L L t L s L = L t + L s")
1 1 1, Extraction of Transmitted Light using Parallel High-frequency Illumination Kenichiro Tanaka 1 Yasuhiro Mukaigawa 1 Yasushi Yagi 1 Abstract: We propose a new sharpening method of transmitted scene
情報処理学会研究報告 方向の組み合わせを変えながら反射光の強度を計測する この方法は単純であるが入射方向と反射方向の組み合わせ を同時に 1 つしか計測できないため すべての方向を計 測するには膨大な計測回数が必要となる問題がある その ため 計測を効率的に行う方法がこれまでに提案されてい る [3
1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. CG 1 1 630 0192 8916 5 a) kushida.takahiro.kh3@is.naist.jp b) funatomi@is.naist.jp c) hkubo@is.naist.jp d) mukaigawa@is.naist.jp 散乱なし 散乱あり 1 2. c 2017 Information Processing Society
IPSJ-CVIM
1 1 2 1 Estimation of Shielding Object Distribution in Scattering Media by Analyzing Light Transport Shosei Moriguchi, 1 Yasuhiro Mukaigawa, 1 Yasuyuki Matsushita 2 and Yasushi Yagi 1 In this paper, we
2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明
![2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明](/thumbs/86/93151916.jpg "2. Hašan [2] Dong [3] 3D Papas [4] Brunton [5] 3D [6] UV 3. UV LUT: Lookup Table LUT LUT 計測系 出力系 半透明材質の計測 UV インクの計測 要求材質の設計 ルックアップテーブル逆引き 印刷 2 印刷時の半透明")
UV 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1,e) UV UV UV UV UV 1. 3D 3D 3D [1] 3D UV 1 UV UV UV: Ultraviolet 1 a) takatani.tsuyoshi.to2@is.naist.jp b) fujita.koki.fg9@is.naist.jp c) ktanaka@is.naist.jp d) funatomi@is.naist.jp
IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai,
![IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai,](/thumbs/94/119099134.jpg "IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai,")
1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 2,e) 2,f) 2,g) 1. [1] [2] 2 [3] 1 599 8531 1 1 Osaka Prefecture University 1 1, Gakuencho, Naka, Sakai, Osaka 599 8531, Japan 2 565 0871 Osaka University 1 1, Yamadaoka, Suita, Osaka
3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)
![3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)](/thumbs/68/59204737.jpg "3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)")
(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost
(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b
![(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b](/thumbs/91/105641706.jpg "(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b")
(MIRU202) 202 8 AdrianStoica 89 0395 744 89 0395 744 Jet Propulsion Laboratory 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 909, USA E-mail: uchino@irvs.ait.kyushu-u.ac.jp, {yumi,kurazume}@ait.kyushu-u.ac.jp 2 nearest
IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CVIM-210 No /1/18 1,a) [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] a) ikeya.nobuhir
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CVIM-210 No /1/18 1,a) [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] a) ikeya.nobuhir](/thumbs/101/150229741.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2018-CVIM-210 No /1/18 1,a) [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] a) ikeya.nobuhir")
1,a) 1 1 1 1 1 1. [29] [14] [2] [25], [30] [3] [21] [22] 1 630 0192 8916 5 a) ikeya.nobuhiro.ii6@is.naist.jp (a) (b) 1: (a) (b) [32] 1 c 2018 Information Processing Society of Japan 1 2. [30] [11] [12]
す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak 画素の係数 (ak bk ) を算出し 入力画像の信号成分を bk ) は次式のコスト関数 E を最小化するように最適化 有さない画素に対して 式 (2) より画素値を算出する される これにより 低解像度な画像から補間によるアップサ E(
IR E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp Abstract IR RGB ( ) IR IR IR RGB RGB PSNR 1 Time-Of- Flight(TOF)[1] Kinect [2] TOF LED TOF [3] [6] [4][5] 2 [6] RGB ( ) Infrared(IR) IR 2 2.1 1 す 局所領域 ωk において 線形変換に用いる係数 (ak
(4) ω t(x) = 1 ω min Ω ( (I C (y))) min 0 < ω < C A C = 1 (5) ω (5) t transmission map tmap 1 4(a) 2. 3 2. 2 t 4(a) t tmap RGB 2 (a) RGB (A), (B), (C)
(MIRU2011) 2011 7 890 0065 1 21 40 105-6691 1 1 1 731 3194 3 4 1 338 8570 255 346 8524 1836 1 E-mail: {fukumoto,kawasaki}@ibe.kagoshima-u.ac.jp, ryo-f@hiroshima-cu.ac.jp, fukuda@cv.ics.saitama-u.ac.jp,
Curvature-Dependent Reflectance Function; CDRF CDRF D CPU ) 3) Jensen 4),5) 2002 CM 2.2 GPU d Eon 6) 2 CPU GPU d Eon c 2011 Inf
情報処理学会研究報告 リアルタイムスキンシェーダとしての 曲率に依存する反射関数の提案と実装 久 津 保 田 尋 順 之 1 平 3 土 橋 森 島 宜 繁 典 2 生 1 人間の肌のような半透明物体のリアルな質感を再現するためには 表面下散乱を考 慮して描画することが必要不可欠である そこで本研究では半透明物体の高速描画を 目的とし 曲率に依存する反射関数 CDRF を提案する 実際の映像作品ではキャ
情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-188 No /9/3 BRDF i
BRDF E-mail: {yoshie,ki}@cvl.iis.u-tokyo.ac.jp, tetsuro.morimoto@toppan.co.jp, imarik@nii.ac.jp, mukaigaw@am.sanken.osaka-u.ac.jp 2 CG 1 BRDF 1. (BRDF) BRDF Lambert Oren-Nayar [1] Phong [2] Blinn [3] Ward
IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-CVIM-196 No /3/6 1,a) 1,b) 1,c) U,,,, The Camera Position Alignment on a Gimbal Head for Fixed Viewpoint Swi
1,a) 1,b) 1,c) U,,,, The Camera Position Alignment on a Gimbal Head for Fixed Viewpoint Swiveling using a Misalignment Model Abstract: When the camera sets on a gimbal head as a fixed-view-point, it is
IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-CG-165 No.16 Vol.2016-DCC-14 No.16 Vol.2016-CVIM-204 No /11/10 1 Marco Visentini Scarzanella (AR) (M
1 Marco Visentini Scarzanella 1 2 2 1 (AR) (MR) AR MR 1. (AR) (MR) AR MR AR MR Scarzanella [1], [2] 1 2 1 Department of Information and Biomedical Engineering, Kagoshima University, 1-21-4, Kohrimoto,
IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Micr
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Micr](/thumbs/98/136259208.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Micr")
1,a) 1,b) 2,c) 1,d) 1. [1][2] 1 [3] 1 Presently with Osaka Uniersity 2 Presently with Microsoft Research Asia a) matsumura@am.sanken.osaka-u.ac.jp b) mukaigaw@am.sanken.osaka-u.ac.jp c) yasumat@microsoft.com
27 AR
27 AR 28 2 19 12111002 AR AR 1 3 1.1....................... 3 1.1.1...................... 3 1.1.2.................. 4 1.2............................ 4 1.2.1 AR......................... 5 1.2.2......................
3 3 Sampling and Modeling of Shape and Reflectance of 3-D Objects Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki, Yasuaki Nakamura and Yutaka Ohsawa Abstract In this
3 3 Sampling and Modeling of Shape and Reflectance of 3-D Objects Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki, Yasuaki Nakamura and Yutaka Ohsawa Abstract In this paper, we developed a method for sampling and modeling
1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +
![1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +](/thumbs/81/83701592.jpg "1 Kinect for Windows M = [X Y Z] T M = [X Y Z ] T f (u,v) w 3.2 [11] [7] u = f X +u Z 0 δ u (X,Y,Z ) (5) v = f Y Z +v 0 δ v (X,Y,Z ) (6) w = Z +")
3 3D 1,a) 1 1 Kinect (X, Y) 3D 3D 1. 2010 Microsoft Kinect for Windows SDK( (Kinect) SDK ) 3D [1], [2] [3] [4] [5] [10] 30fps [10] 3 Kinect 3 Kinect Kinect for Windows SDK 3 Microsoft 3 Kinect for Windows
(fnirs: Functional Near-Infrared Spectroscopy) [3] fnirs (oxyhb) Bulling [4] Kunze [5] [6] 2. 2 [7] [8] fnirs 3. 1 fnirs fnirs fnirs 1
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THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE. fnirs Kai Kunze 599 8531 1 1 223 8526 4 1 1 E-mail: yoshimura@m.cs.osakafu-u.ac.jp, kai@kmd.keio.ac.jp,
1(a) (b),(c) - [5], [6] Itti [12] [13] gaze eyeball head 2: [time] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] 3 -
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Vol216-CVIM-22 No18 216/5/12 1 1 1 Structure from Motion - 1 8% Tobii Pro TX3 NAC EMR ACTUS Eye Tribe Tobii Pro Glass NAC EMR-9 Pupil Headset Ville [1] EMR-9 [2] 1 Osaka University Gaze Head Eye (a) deg
Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],
![Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],](/thumbs/92/110933465.jpg "Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b) - [5], [6] [7] Stahl [8], [9] Fang [1], [11] Itti [12] Itti [13] [7] Fang [1],")
1 1 1 Structure from Motion - 1 Ville [1] NAC EMR-9 [2] 1 Osaka University [3], [4] 1 1(a) 1(c) 9 9 9 c 216 Information Processing Society of Japan 1 Gaze Head Eye (a) deg (b) 45 deg (c) 9 deg 1: - 1(b)
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BGM 1,4,a) 1 2 2 3,4 BGM. BGM. BGM BGM. BGM. BGM. BGM. 1.,. YouTube 2015 1 100.. Web.. BGM.BGM [1]. BGM BGM 1 Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan 2 3 4 JST CREST a) ha-ru-ki@asagi.waseda.jp.
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平成 28 年 6 月 3 日 報道機関各位 東京工業大学広報センター長 岡田 清 カラー画像と近赤外線画像を同時に撮影可能なイメージングシステムを開発 - 次世代画像センシングに向けオリンパスと共同開発 - 要点 可視光と近赤外光を同時に撮像可能な撮像素子の開発 撮像データをリアルタイムで処理する画像処理システムの開発 カラー画像と近赤外線画像を同時に撮影可能なプロトタイプシステムの開発 概要 国立大学法人東京工業大学工学院システム制御系の奥富正敏教授らと
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1,a) 2 2 3,b) 1. 2D 3DCG 2 [1] 1 Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169-8555, Japan 2 /JST Waseda University/JST 3 /JST Waseda Research Institute for Science and Engineering/JST a) wasedayshugo@suou.waseda.jp
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(MIRU212) 212 8 RGB-D 223 8522 3 14 1 E-mail: {ikeda,charmie,saito}@hvrl.ics.keio.ac.jp, sugimoto@ics.keio.ac.jp RGB-D Lambert RGB-D 1. Augmented Reality AR [1] AR AR 2 [2], [3] [4], [5] [6] RGB-D RGB-D
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1 1 2 2 2.1...................................... 2 2.1.1..................... 2 2.2............................. 3 2.2.1........................................ 3 2.3...................................
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2013 M
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1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) kyoko@hit.is.kit.ac.jp b) kei@kit.ac.jp c) kuramoto@hit.is.kit.ac.jp d) tsujino@kit.ac.jp [2] [2][3][4][5][6][7][8] [3][4][5][6][7][8]
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3 Abstract CAD 3-D ( ) 4 Spin Image Correspondence Grouping 46.1% 17.4% 97.6% ICP [0.6mm/point] 1 CAD [1][2]
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3 E-mail: {akizuki}@isl.sist.chukyo-u.ac.jp Abstract CAD 3-D ( ) 4 Spin Image Correspondence Grouping 46.1% 17.4% 97.6% ICP [0.6mm/point] 1 CAD [1][2] Shape Index [3] [4][5] 3 SHOT [6] [7] Point Pair Feature
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1 1 1 1 2 Geographical Feature Extraction for Retrieval of Modified Maps Junki Matsuo, 1 Daisuke Kitayama, 1 Ryong Lee 1 and Kazutoshi Sumiya 1 Digital maps available on the Web are widely used for obtaining
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2003 : ( ) :80226561 1 1 1.1............................ 1 1.2......................... 1 1.3........................ 1 1.4......................... 4 2 5 2.1......................... 5 2.2........................
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