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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-06 10:50 RGB-Dセンサーの特性を考慮した深度値欠落の補填 ○村里 翼・プリマ オキ ディッキ アルディアンシャー（岩手県立大）  CNR2023-21 HCS2023-83 |
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| 抄録 | （和） | 近年，多様なRGB-Dカメラの発達により，3D映像製作や3Dデータに基づく物体認識を行えるようになった．しかしながら，カラーセンサー（RGB）と深度センサー（D）の位置の違いによって，両者の画像を完全に一致させることが困難であり，特に対象物のエッジや起伏が激しい部分では，深度情報を正確に取得することができない．本研究では，カメラ位置の異なる3つのRGB-D画像から適切な深度情報を持つ１枚のRGB-D画像を作成し，これらの画像からエンコーダ・デコーダ構造をもつニューラルネットワークモデルを構築し，アライメントされたRGB-D画像の欠落した深度情報の補正を試みる．実験では，１台のカメラを中心にして左右5cm，上下8cmの位置に2台のカメラを配置し，RGB-D画像を取得した．最後に，補正後の深度情報を視覚的に評価し，更なる改善について論じた． |
| （英） | The recent development of a variety of RGB-D cameras has made it possible to generate 3D images for 3D object recognition. However, differences in the positions of the color sensor (RGB) and the depth sensor (D) make it difficult to perfectly match the two images. In particular, the depth information cannot be obtained accurately at the edges of the object or in areas with severe roughness. In this study, RGB-D images with appropriate depth information are created from three RGB-D images with different camera positions, and then a neural network model with an encoder-decoder structure is constructed from these images to compensate for the lack of depth information in the aligned RGB-D images. In the experiment, two cameras were positioned 5 cm to the left and right and 8 cm up and down from the center camera to capture RGB-D images. Finally, the corrected depth information was visually evaluated, and further improvements were considered. | |
| キーワード | （和） | RGB-Dカメラ / 深層学習 / インペインティング / / / / / |
| （英） | RGB-D / deep learning, / inpainting / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 242, HCS2023-83, pp. 77-81, 2023年11月. | |
| 資料番号 | HCS2023-83 | |
| 発行日 | 2023-10-29 (CNR, HCS) | |
| 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 | CNR2023-21 HCS2023-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS CNR |
| 開催期間 | 2023-11-05 - 2023-11-06 |
| 開催地（和） | 工学院大学（新宿） |
| 開催地（英） | Kogakuin University |
| テーマ（和） | 人、ロボット、エージェントのコミュニケーション・インタラクション、および一般 |
| テーマ（英） | Communication and Interaction of Human, Robot, and Agent, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2023-11-HCS-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | RGB-Dセンサーの特性を考慮した深度値欠落の補填 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Missing depth compensation based on the characteristics of the RGB-D sensor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | RGB-Dカメラ / RGB-D |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning, |
| キーワード(3)（和/英） | インペインティング / inpainting |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村里 翼 / Tsubasa Murasato / ムラサト ツバサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | プリマ オキ ディッキ アルディアンシャー / Prima Oky Dicky Ardiansyah / プリマ オキ ディッキ アルディアンシャー |
| 第2著者 所属（和/英） | 岩手県立大学 (略称： 岩手県立大) Iwate Prefectural University (略称： Iwate Prefectural Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-11-06 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | CNR2023-21, HCS2023-83 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.241(CNR), no.242(HCS) |
| ページ範囲 | pp.77-81 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-10-29 (CNR, HCS) |
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