| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-08-26 09:55
疎な点群の圧縮のための予測器生成における適応的閾値決定
○松﨑康平・河村 圭（KDDI総合研究所） |
| 抄録 |
（和） |
点群圧縮は，点群を用いた応用技術を実用化するための必須技術である．時間的相関を用いて疎な点群を圧縮する場合，フレーム間の幾何的誤差によって圧縮性能が制限される．参照フレームに点拡張を適用することによってこの問題に対処することが可能であるが，点密度が変化する．これは，参照フレーム内の点数の閾値処理に基づく予測器生成に偏りを生じさせ，結果として予測器の効果を減少させる．本稿では，点拡張に起因して点密度に変化が生じる場合であっても，予測器の偏りを解消することが可能な閾値決定手法を提案する．提案手法では，八分木符号化法におけるノード内の点数の累積移動平均を用いて，階層ごとに適応的に閾値を決定する．動的に取得された点群を用いた評価実験は，提案手法によって予測器の偏りが解消されるとともに，圧縮性能が改善されることを示した． |
| （英） |
Point cloud compression is an essential technique for realizing point cloud applications for practical use. In the case of compressing a sparse point cloud using temporal correlation, compression performance is limited by geometric error between frames. Although this problem can be addressed by applying a point augmentation to the reference frame, the point density changes. This causes a bias in predictor generation based on thresholding of the number of points in the reference frame, resulting reduction the effectiveness of the predictor. In this paper, we propose a threshold determination method that can solve the bias of the predictors even when the point density changes due to the point augmentation. In the proposed method, the threshold value is adaptively determined for each level using the cumulative moving average of the number of points in the node in the octree coding method. Evaluation experiments on dynamically acquired point clouds showed that the proposed method solves the bias of the predictors and improves the compression performance. |
| キーワード |
（和） |
点群圧縮 / 予測器生成 / 閾値決定 / G-PCC / / / / |
| （英） |
point cloud compression / predictor generation / threshold determination / G-PCC / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 45, no. 22, ME2021-68, pp. 37-42, 2021年8月. |
| 資料番号 |
ME2021-68 |
| 発行日 |
2021-08-18 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-LOIS IEICE-EMM IEICE-IE IEE-CMN ME IPSJ-AVM |
| 開催期間 |
2021-08-25 - 2021-08-26 |
| 開催地（和） |
オンライン開催（FIT2021と併催） |
| 開催地（英） |
Online |
| 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） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2021-08-LOIS-EMM-IE-CMN-ME-AVM |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
疎な点群の圧縮のための予測器生成における適応的閾値決定 |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Adaptive Threshold Determination in Predictor Generation for Compression of Sparse Point Cloud |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
点群圧縮 / point cloud compression |
| キーワード(2)（和/英） |
予測器生成 / predictor generation |
| キーワード(3)（和/英） |
閾値決定 / threshold determination |
| キーワード(4)（和/英） |
G-PCC / G-PCC |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| 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） |
松﨑 康平 / Kohei Matsuzaki / マツザキ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） |
株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
河村 圭 / Kei Kawamura / カワムラ ケイ |
| 第2著者 所属（和/英） |
株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所)
KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第3著者 所属（和/英） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19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 |
2021-08-26 09:55:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2021-68 |
| 巻番号（vol） |
vol.45 |
| 号番号（no） |
no.22 |
| ページ範囲 |
pp.37-42 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2021-08-18 (ME) |