基礎から学ぶ３次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション

3次元空間情報処理の基本概念と
その基礎技術について解説します！

セミナー講師

　岩切 宗利（いわきりむねとし）　氏　 　　　防衛大学校　情報工学科　准教授（博士（工学））

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）
 
受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー趣旨

  　各種センサー技術の進展と普及，各種情報端末などの高性能化に伴い，画像や映像などの空間情報に関する情報処理技術とその応用分野が注目を集めている．最近では，3次元センサーを用いて収集した3次元以上の情報を含む膨大なデータ列を効率よく処理することにより，従来困難だった高度な情報解析や自動理解，空間認知が実現されつつある．
　本講義では，3次元空間情報に関するデータ形式の1つである3次元点群を効率良く処理し，それを活用する情報処理の基本技法について，実例を挙げながら具体的に解説する．本セミナーを受講することにより，従来の画像処理技術のみでは困難であった3次元空間情報処理の基本概念とその基礎技術について理解できる．

セミナープログラム

　1　3次元点群の概要
　　1.1　点群とは
　　1.2　点群の特徴と情報処理
　　1.3　画像処理と点群情報処理
　　1.4　3次元センサーの構造と仕組み
　　1.5　ステレオ画像処理で学ぶ点群取得の基礎
　　1.6　多視点画像からの撮像位置推定と点群取得

　2　3次元点群処理の基礎
　　2.1　フィルタ処理とその効果
　　2.2　レジストレーションとその効果
　　2.3　距離画像処理と点群処理の特徴
　　2.4　点群の構造化とデータモデリング
　　2.5　可視化と情報表現
　　2.6　情報点の補間と間引き
　　2.7　3次元モデルとコンピュータグラフィックス
　　2.8　ソフトウェア開発環境の紹介

　3　3次元点群からの特徴抽出とその記述法
　　3.1　法線推定法
　　3.2　表面曲率推定法
　　3.3　関数あてはめ法
　　3.4　法線差分法
　　3.5　法線相対勾配法
　　3.6　固定形状抽出法
　　3.7　特徴記述法

　4　3次元点群のレジストレーション
　　4.1　再帰的近傍点探索法
　　4.2　特徴点マッチング法
　　4.3　推定動きベクトル参照による高能率化
　　4.4　Coarse-to-Fine アプローチによる高精度化
　　4.5　多面体構造からの仮想特徴点抽出とその応用

　5　3次元点群処理の応用例
　　5.1　点群のクラスタリング
　　5.2　点群からのオブジェクト抽出と認識
　　5.3　3次元マップ