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ザールラント大学ら、機械学習を用いて深度センサーで取得した不完全な3Dデータを再構成する提案を発表

ドイツのザールラント大学とIntelの研究者らは、Kinectなどの深度センサーで取得した不完全な(ノイズが多い)3Dデータでも、機械学習を用いて補完したデジタルオブジェクトを作成する提案を発表しました。

Microsoft Kinectなどの深度センサーは非常に強力ですが、一部でセンサーノイズやオクルージョンなど不完全な3Dデータが生成されます。

そこで、ニューラルネットワークを用いて不完全な3Dデータから複雑な形状分布を学習しオブジェクトを再構成する提案をします。

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