情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

これまで，二次元画像から物体の三次元形状を復元する研究が盛んに行われてきた．従来手法として機械学習を用いた三次元形状復元が提案され，従来よりもより高精度で三次元形状を復元できることを示した．しかし，学習における特徴選択の精度を高めることで，学習モデルのさらなる精度向上が期待できる．本研究では，二次元単一顔画像の画素値等を学習することにより画像と三次元形状の関係を獲得する．また，学習する際に深層学習を用いることにより特徴選択の精度を向上させ，従来手法より高精度で三次元形状を復元する手法を提案する．