| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-03-12 15:45
人物3Dモデルの意味的領域分割
○山口智史・金森由博・三谷 純（筑波大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿は人物3Dモデルの意味的領域分割の手法を提案する。一般の3Dモデルを対象として形状情報のみから意味的領域分割を行う既存手法はあるが、人物の場合、例えば薄い服と肌の境界は形状だけでは判断が難しい。そこで本研究では、テクスチャ情報を考慮して意味的領域分割を行う。具体的には、人物3Dモデルを多視点から投影して複数枚の2D画像を得、これらをニューラルネットワークに入力し、各ポリゴンがどの意味ラベルを持つかについての尤度を得る。この尤度を3Dモデルに逆投影する。この際、解像度や遮蔽の影響で尤度の得られないポリゴンが存在する。最終的にメッシュ上でグラフカットを適用し、全ポリゴンも含めて意味ラベルを割り当てる。 |
| （英） |
We propose a technique for semantic segmentation of 3D human models. Existing techniques for general 3D objects solely rely on geometric information, which may suffer from distinguishing, e.g., skin and thin clothes. Our method thus exploits texture information as well. Specifically, our method first generates 2D data via projection from multiple viewpoints and feeds the data to neural networks to obtain likelihoods of semantic labels, which are then back-projected onto the human model. Note that likelihoods for some polygons are not available due to low-resolution 2D data and occlusion. We finally assign semantic labels for the entire mesh via graphcut. |
| キーワード |
（和） |
意味的領域分割 / 畳み込みニューラルネットワーク / グラフカット / / / / / |
| （英） |
Semantic segmentation / convolutional neural network / graphcut / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, pp. 119-122, 2019年3月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2019-03-05 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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