| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-03-08 10:30
イラスト画像からの3Dモデル再構成に向けて
○沈 倩・伊藤貴之（お茶の水女子大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では，イラスト画像からの3Dモデル再構成の試行を紹介する． 1枚の2次元画像から3次元形状を復元する際，深さ情報の復元は重要な課題である．従来の研究では，写真を学習データセットとした生成的機械学習モデルを用いて，点群から3次元形状を復元されてきた．しかし，特定の物体を撮影した高品質な画像を十分な枚数集めることができず，適切な学習データセットを構築できない状況が起こり得る．そこで本報告では，1枚の2次元イラスト画像から3次元モデルを生成するCNNを用いて，3次元点群とイラスト画像から構成されるデータセットを学習する試みを紹介する．本手法では，入力画像に類似した実際の3次元点群を特定し，入力イラスト画像に応じて点群を修正する． |
| （英） |
This paper presents our trial of 3D model reconstruction from illustration images. Recovery of the depth information is a critical issue while reconstructing 3D shapes from a single 2D image. There have been several studies on 3D shape reconstruction as point clouds applying generative machine learning models that consume photographs as training datasets. However, often we cannot guarantee to collect a sufficient number of high-quality images that take particular objects as training datasets. Therefore, this paper presents our trials to learn the illustration images with 3D point clouds using a CNN that generates the 3D models from a single 2D illustration image. In this process, the actual 3D point clouds that are similar to the input image are identified, and then the point clouds are modified according to the input illustration image. |
| キーワード |
（和） |
モデル復元 / シャムネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） |
Model reconstruction / Siamese neural network / Convolutional Neural Networks / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, pp. 243-245, 2022年3月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2022-03-01 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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