-今回は、動く1台のカメラで得られる画像系列から、画像中のシーンの3次元形状とカメラの位置を同時に計測する技術について解説します。Mapping)と呼ばれています。本記事では、技術の詳細について解説するのではなく、知っておくべき技術をご紹介します。Motionの処理の概要は図1のとおりです。因子分解法を用いたアプローチと、エピポーラ幾何に基づいたアプローチがあります。因子分解法を用いたアプローチでは、F枚の画像から得たP個の対応点の座標を並べた2F×Pの観測行列Wを、P個の対応点の3次元座標を並べた3×Pの行列Sと、カメラ行列Cと射影行列Aの積M=ACに分解します。WをMとSに分解(W=MS)することで、F枚の画像を撮影したカメラの位置と、P個の対応点の3次元座標を同時に計算します。エピポーラ幾何に基づく手法では、8点アルゴリズムや5点アルゴリズムにより基礎行列、あるいは基本行列を計算し、三角測量の原理で3次元座標を計算します。知っておきたい手法(~2013年)2013年までの手法は、こちらにまとまっています。Motionの技術が大きく進歩しました。MotionのオープンソースプログラムであるBundlerが登場しました(詳細はこちら)。Day”という論文で、町中で撮影された大量の画像からコロッセオなどの3次元形状を復元する技術が報告されました(動画1)。Mapping)と呼ばれる手法があります(動画2)。これは、机の上など狭い空間内でのARを目的として、リアルタイムでカメラ位置と3次元点の追跡とマッピングを行う手法です。Mapping)という密な3次元復元を行う手法が提案されました(動画3)。Motionは、カメラを上下左右に動かした際に得られる画像系列を用いると精度の良い結果が得られますが、カメラを前後に動かした場合はなかなか良い結果が得られません。Motionを実現しています。videos”という論文で採用されています。PTAM、DTAMは机上などの狭い空間を対象としていたのですが、屋外などの広い空間で利用可能な、LSD-SLAMという手法が2014年に登場しました。この手法では、Semi-Denseな3次元点群をリアルタイムで得ることができます。Motionは計算コストが高いという課題はありますが、実用レベルになってきています。スマートフォンでリアルタイム処理するということもある程度はできます。Motionについても知っておいて損はないでしょう。日立研究所に入社後、自動車向けステレオカメラ、監視カメラの研究開発に従事。2011年から1年間、米国カーネギーメロン大学にて客員研究員としてカメラキャリブレーション技術の研究に携わる。vision)の解析に関する研究を行っている。具体的には、頭部に装着したカメラで撮影した一人称視点映像を用いて、人と人のインタラクション時の非言語コミュニケーション(うなずき等)を観測し、機械学習の枠組みでカメラ装着者がどのような人物かを推定する技術の研究に取り組んでいる。大学院での研究の傍ら、フリーランスとしてコンピュータビジョン技術の研究開発に従事している。掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Corporation。