| 大石 悠貴 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 加藤 博一, 内山 英昭, Perusquia Hernandez Monica, 平尾 悠太朗 |
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発表題目: ARVR空間への適用に向けた三次元再構成手法の調査 発表概要: AR・VR分野において, フォトリアルな物体を掲示することは没入感を得るために必要な要素となります. しかし, 従来の古典的な3次元再構成手法では, 細かく複雑な部分や透明、不透明な物体に対して写実的な表現をすることが困難です. 私は, 高周波な細かい部分に対して高い表現力を持ち, 複雑な光の反射を考慮して学習を行うことが可能であり、鏡面や不透明な物体に対してもフォトリアリスティックな新視点画像の生成が可能なNeRF(Neural Radiance Field)に興味を持ち, この手法をテーマにした研究を行いたいと考え, 調査しています. Neural radiance fieldは約100枚～150枚程度の画像を学習することでニューラルネットワーク内で暗黙的に3次元再構成を行い、入力画像内にはない新視点画像の出力が可能な手法です. Title: Investigation of 3D reconstruction methods for application in ARVR space. Abstract: In the field of AR and VR, posting photorealistic objects is a necessary element for achieving an immersive experience. However, it is difficult to achieve photorealistic representation of fine and complex details and transparent and opaque objects using conventional classical 3D reconstruction methods. I am interested in NeRF (Neural Radiance Field), which has high expressive power for high-frequency details, can learn to account for complex light reflections, and can generate photorealistic new viewpoint images for specular surfaces and opaque objects. I would like to conduct research on this method and am investigating it. Neural radiance field is a method that can implicitly perform 3D reconstruction in a neural network by learning about 100 to 150 images, and can output a new viewpoint image that is not in the input image. | |||