デプス画像の高精度化のための深層学習用データセットの作成手法

Method for creating deep learning datasets to improve accuracy of depth images

Murayama, Masahiro*; Harazono, Yuki*; Ishii, Hirotake*; Shimoda, Hiroshi*; Taruta, Yasuyoshi; Koda, Yuya

市販のRGB-Dカメラでキャプチャされた深度画像にはノイズが含まれており、安定した正確なカメラのトラッキングと3D再構成には、高精度の深度画像が必要である。本研究では、複数のデプス画像を融合して高精度なデプス画像を生成するオフラインノイズ除去アルゴリズムを開発し、実世界を連続的に撮影して得られたデプス画像から多数のデータセットを自動生成する手法を開発した。

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使用言語	:	Japanese
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発表会議名	:	第196回ヒューマンインタフェース学会研究会「産業安全のヒューマンファクターズおよび一般(SIGMAS-14)」
開催年月	:	2022/11
開催都市	:	東京
開催国	:	日本
キーワード	:	Depth Image; Noise Removal; Deep Learning

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使用施設	:	ふげん(新型転換炉原型炉)
広報プレスリリース	:
論文解説記事 (成果普及情報誌)	:
受委託・共同研究相手機関	:	京都大学

Access	:	- Accesses
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登録番号 : BB20230157
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