Research

Research Topics

コンピュータビジョン，機械学習を中心に様々な研究を行っています．最近の研究テーマは，3次元環境の計測やモデル化，コンピュータグラフィックス(CG)やシミュレーションを活用した機械学習の研究が中心です．

3次元計測，環境モデル生成

3次元環境の情報はロボットやARアプリケーションにとって必須の情報です．しかし，ただ単に計測しただけの情報では，そこに何か物体があるということがわかっても，その物体がどういったものなのかなどの情報がなくては，その物体に対してどのように対応すれいばいいのかはわかりません．実際に人が居るような環境では多種多様な物体があり，また環境は常に変化します．そのような環境で動作する，人工知能を伴ったロボットやARアプリケーションで利用するには，計測だけでなく環境のモデル化が必要です．そのような，3次元環境のモデル化を目的として，3次元計測手法や，点群位置合わせ，物体認識などの研究を行っています．

Publication

  • Nattaon Techasarntikul, Kazumi Tsuchida, Tomohiro Mashita, "Room Layout Estimation using a Machine Learning Technique," International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET) Cape Town, South Africa/online, Dec. 9-10, 2021.

  • Techasarntikul, Tomohiro Mashita, "Instance Segmentation of Images Above the Ceiling using Mask R-CNN," International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET) Cape Town, South Africa/online, Dec. 9-10, 2021.

  • Kenshiro Tamata, Tomohiro Mashita, "Feature Description with Feature Point Registration Error using Local and Global Point Cloud Encoders," IEICE Trans. Information and Systems, Vol. E105-D, No.1, pp.-, Jan. 2022. (in press)

  • 田又 健士朗，間下 以大，浦西 友樹，Photchara Ratsamee, 点群の位置合わせのためのローカルパッチ類似度推測, 第59回 日本バーチャルリアリティ学会　複合現実感研究会, 札幌, Oct 11, 2019.

  • 小川和樹, 間下以大, 浦西友樹, Ratsamee Photchara, 竹村治雄, “天井裏における偏光情報を用いた特徴点対応の評価”, 情報処理学会研究報告, Vol. 2019-CVIM-217, No. 32, 東京, May 30, 2019.

Patent

  • 特許6819758, 特願2019-181004, 出願日2019/09/30, 間下　以大, 浦西　友樹, ラサミー　ポチャラ, 田又　健士朗, 大久保　宏美, 西村　忠史, 点群データ同一性推定装置及び点群データ同一性推定システム

  • 特開2020-190943, 特願2019-096093, 出願日 2019/05/22, 大久保　宏美, 西村　忠史, 間下　以大, 浦西　友樹, ラサミー　ポチャラ, 小川　和樹, 画像処理システム

物理シミュレーションを用いた揺れに頑健な3次元パッキング

遺伝的アルゴリズムと物理シミュレーションを利用して，実際の輸送の揺れを想定した解評価を行う3次元パッキング問題の解法を提案しました．この研究では，通常の3次元パッキング問題で想定されるコンテナの密度だけでなく，物体の重量や上積み禁止，天地無用等の条件を加え，さらに物理シミュレーションを用いてコンテナを揺らすことで，輸送時の荷崩れの起きやすさなども評価しています．

Publication

  • Shuhei Nishiyama, Chonho Lee, Tomohiro Mashita, "Solving 3D Container Loading Problems using Physics Simulation for Genetic Algorithm Evaluation," IEICE Trans. Information and Systems, Vol.E104-D,No.11,pp.-,Nov. 2021.

  • Shuhei Nishiyama, Chonho Lee, Tomohiro Mashita, “Designing a Flexible Evaluation of Container Loading Using Physics Simulation,” International Conference on Optimization and Learning (OLA2020), Spain, Feb 2020.

光源環境シミュレーションを利用したカメラ位置姿勢推定

カメラ位置姿勢推定問題は，画像計測や拡張現実の位置合わせ等で利用される技術の一つです．しかし，その性能は太陽の位置等の照明条件が変化すると，画像の見た目が変化するため，著しく低下します．この研究では，光源環境をコンピュータグラフィックス(CG)を用いて照明条件の変化をシミュレーションし，そのデータを用いることで照明条件の変化に強いカメラ位置姿勢推定手法を開発しました．CGで実画像と全く同じ画像を作ることは非常に難しく，実際の画像とはギャップがあります．本研究では，このギャップを特徴量空間で解決し，照明条件が変化した場合のカメラ位置姿勢推定の性能を向上させることに成功しました．

Publication

  • Sota Shoman, Tomohiro Mashita, Alexander Plopski, Photchara Ratsamee, Yuki Uranishi, "Real-to-Synthetic Feature Transform for Illumination Invariant Camera Localization," IEEE Computer Graphics and Applications

  • Sota Shoman, Tomohiro Mashita, Alexander Plopski, Photchara Ratsamee, Yuki Uranishi, and Haruo Takemura, “Illumination invariant camera localization using synthetic images,” 17TH IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON MIXED AND AUGMENTED REALITY, Munich Germany, Oct 17, 2018.

  • 正満 創太, 間下 以大, Photchara Ratsamee, 浦西 友樹, 清川 清, 竹村 治雄, “シミュレーションと自己符号化器を用いた光源変化に頑健なカメラ位置姿勢推定”, 画像の認識理解シンポジウム(MIRU 2017) , 広島，Aug 9, 2017. （MIRU学生奨励賞）

  • 正満 創太, 間下 以大, ラサミー ポチャラ, 浦西 友樹, 清川 清, 竹村 治雄, 光源変化シミュレーションと深層学習による特徴量変換を用いたカメラ位置姿勢推定, 情報処理学会研究報告, Vol. 2017-CVIM-207, No. 19,名古屋, May 11, 2017.