講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-09-27 15:15
[特別講演]光線空間の符号化撮影 ~ 基底表現から深層学習へ ~ ○高橋桂太(名大) LOIS2018-15 IE2018-35 EMM2018-54 |
抄録 |
(和) |
光線空間は,高密度な多視点画像で表現され,様々な応用を持つ.光線空間の取得は,画像枚数の増大に伴い,挑戦的な課題となる.その取得を効率化する一つの方法は,符号化開口カメラを用いることである.すわなち,このカメラで開口パターンを変えつつ何枚かの画像を撮影し,それらの画像から計算によって光線空間全体を復元する.わずかな枚数の撮影画像から高品質な光線空間を得るためには,開口パターンと対応する復元アルゴリズムの設計が鍵となる.従来,この問題は,圧縮センシングの文脈から議論されてきた.すなわち,撮影画像を実現し得るような光線空間のパターンのうち,あらかじめ学習された辞書や基底を用いてよりスパースに表現できるものを求めることで,元の光線空間と思われる信号を復元する.一方,我々は,少数の重要な基底のみを事前に選択しておき,効率的な撮影および復元を行う手法を提案した.基底の選択には主成分分析と非負値行列因子分解を用いた.さらに別のアプローチとして,我々は,深層学習を用いた枠組みも提案した.この枠組みでは,光線空間の撮影と復元はオートエンコーダとして定式化され,訓練データを用いて全体が最適化される.シミュレーションおよび実機のカメラを用いた実験の両方で,提案手法の有効性を確認した. |
(英) |
A light field, which is often understood as a set of dense multi-view images, has been utilized in various 2D/3D applications. Acquiring a light field is a challenging task due to the amount of data. To make the acquisition process efficient, coded aperture cameras were successfully adopted; using these cameras, a light field is computationally reconstructed from several images that are acquired with different aperture patterns. However, it is still difficult to reconstruct a high-quality light field from only a few acquired images. Previously, this problem has often been discussed from the context of compressed sensing (CS), where sparse representations on a pre-trained dictionary or basis are explored to reconstruct the light field. We first took an approach to this problem from the perspective of principal component analysis (PCA) and non-negative matrix factorization (NMF), where only a small number of basis vectors are selected in advance based on the analysis of the training dataset. We also proposed a learning-based framework, where the entire pipeline of light field acquisition was formulated from the perspective of an auto-encoder that can be trained end-to-end by using a collection of training samples. We obtained promising results both with simulative experiments and a real camera prototype. |
キーワード |
(和) |
光線空間 / 符号化開口 / 主成分分析 / 非負値行列因子分解 / 深層学習 / 圧縮センシング / / |
(英) |
Light field / Coded aperture / PCA / NMF / Deep learing / Compressed sensing / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 223, IE2018-35, pp. 29-30, 2018年9月. |
資料番号 |
IE2018-35 |
発行日 |
2018-09-20 (LOIS, IE, EMM) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
LOIS2018-15 IE2018-35 EMM2018-54 |
研究会情報 |
研究会 |
IEE-CMN EMM LOIS IE ITE-ME |
開催期間 |
2018-09-27 - 2018-09-28 |
開催地(和) |
ビーコンプラザ(別府国際コンベンションセンター) |
開催地(英) |
Beppu Int'l Convention Ctr. aka B-CON Plaza |
テーマ(和) |
マルチメディア通信/システム,ライフログ活用技術,IP放送/映像伝送,メディアセキュリティ,メディア処理(AI,深層学習),一般 |
テーマ(英) |
Multimedia Communication/System, Lifelog Applications, IP Broadcasting/Video Transmission, Media Security, Media Processing (AI, Deep Learning), etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IE |
会議コード |
2018-09-CMN-EMM-LOIS-IE-ME |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
光線空間の符号化撮影 |
サブタイトル(和) |
基底表現から深層学習へ |
タイトル(英) |
Coded Acquistion of Light Fields |
サブタイトル(英) |
From Basis Representation to Deep Learning |
キーワード(1)(和/英) |
光線空間 / Light field |
キーワード(2)(和/英) |
符号化開口 / Coded aperture |
キーワード(3)(和/英) |
主成分分析 / PCA |
キーワード(4)(和/英) |
非負値行列因子分解 / NMF |
キーワード(5)(和/英) |
深層学習 / Deep learing |
キーワード(6)(和/英) |
圧縮センシング / Compressed sensing |
キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
高橋 桂太 / Keita Takahashi / タカハシ ケイタ |
第1著者 所属(和/英) |
名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-09-27 15:15:00 |
発表時間 |
35分 |
申込先研究会 |
IE |
資料番号 |
LOIS2018-15, IE2018-35, EMM2018-54 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.222(LOIS), no.223(IE), no.224(EMM) |
ページ範囲 |
pp.29-30 |
ページ数 |
2 |
発行日 |
2018-09-20 (LOIS, IE, EMM) |
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