【中止】自由視点映像生成・3次元再構成の基礎理論と最新動向 ～NeRFから3DGSまで～

セミナー趣旨

  自由視点映像生成・3次元再構成に関する技術は、機械学習・最適化技術の発展に伴い、様々な手法が提案されています。例えば、Neural Radiance Fields(NeRF)とは2020年に提案されたニューラルネットワークに基づく映像生成技術です。3D Gaussian Splatting(3DGS)は2022年に提案されました。これらの技術は、物体を撮影した大量の画像を学習し、視点を自由に動かした画像を生成できたり、3次元形状を出力できたりします。
  本セミナーでは、自由視点映像生成や3次元再構成の基礎理論と技術動向を解説します。基礎理論では、コンピュータビジョンで古くから用いられている理論であるカメラ幾何や三角測量、バンドル調整です。これらの技術を踏まえ、NeRFや3DGS等の技術動向を紹介します。基礎理論を踏まえて最新技術を見ることで、より一層理解を深めることができます。

受講対象・レベル

・NeRFや3DGSという言葉を聞いて興味を持っている方
・3次元再構成やphotogrammetryに関する研究開発に取り組んでいる方
・自由視点映像生成技術に関する研究開発に取り組んでいる方
・本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

必要な予備知識

この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。

習得できる知識

・コンピュータビジョンの基礎知識
・自由視点映像生成・3次元再構成の最新動向
・NeRF/3DSGとSLAMとの関連
  など

セミナープログラム

1．3次元再構成と自由視点画像生成の歴史
　1.1. ステレオカメラ
　1.2. Time-of-flightカメラ
　1.3. ディープラーニングを用いたデプス画像生成
　1.4. カメラ切換型自由視点画像生成
　1.5. 3次元再構成型自由視点画像生成
2．コンピュータビジョンの基礎知識
　2.1. 透視投影
　2.2. 座標系の関係式
　2.3. 三角測量
　2.4. バンドル調整
　2.5. SLAMとSfM
3．NeRFと3DGS
　3.1. ニューラルネットワークを用いた空間表現
　3.2. NeRF
　3.3. 3DGS
4．最新の技術動向
　4.1. サーベイ論文
　4.2. 少数画像を用いたNeRF
　4.3. 空間表現の効率化
　4.4. 高速化
　4.5. 大規模化
   等々
＜質疑応答＞

＊途中、小休憩を挟みます。

セミナー講師

 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 准教授　  内山 英昭 氏

■ご略歴
平成18年3月　慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業
平成19年9月　慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻修士課程修了
平成22年9月　慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻博士後期課程修了　博士（工学）
平成22年10月　フランス国立情報学自動制御研究所　博士研究員
平成24年7月　株式会社東芝　研究開発センター　研究員
平成26年4月　九州大学大学院システム情報科学研究院　助教
平成30年4月　九州大学　附属図書館　准教授
令和3年4月　奈良先端科学技術大学院大学　先端科学技術研究科　情報科学領域　准教授
現在に至る。
■ご専門および得意な分野・ご研究
コンピュータビジョン、機械学習、Inertial Sensing、バーチャルリアリティ
■本テーマ関連学協会でのご活動
電子情報通信学会、日本バーチャルリアリティ学会、IEEE

セミナー受講料

【オンライン受講：見逃し視聴なし】　1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンライン受講：見逃し視聴あり】　1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
  →こちらをご確認ください