ディープラーニングを用いたCGの写実度の定量評価 手法
著者 佐藤 正章
URL http://hdl.handle.net/10236/00028869
2019年度 修士論文要旨
ディープラーニングを用いた CG の写実度の定量評価手法
関西学院大学大学院理工学研究科 人間システム工学専攻 井村研究室 佐藤 正章
これまで3DCGに関して多くのレンダリング手法が提案され，多様な物体や現象を表現すること が可能になってきている．しかし，CGの写実度を定量的に測る方法は確立されておらず，レンダリ ング手法同士の優劣やレンダリング手法の状況に対する適応性を定量的に比較することが困難であ る．従来の主観評価を用いた評価実験は，人的な負担が多いことや環境や参加者の特性などの影響を 受ける点において問題がある．
本研究では，人間のCGに対する写実度評価の特性である「目標材質依存性」と「目標材質の未指 定に伴う目標材質の拡大」を主観評価実験により発見した．さらに，発見した人間のCGに対する写 実度評価の特性を考慮し，二つの独立な類似空間への写像関数と条件の異なる距離関数によって計算 されるCGの写像後の類似空間内での現実群に対する距離を非写実度評価値とする写実度の定量評価 手法を提案する．
本研究を行うために構築した局所形状の網羅性が全材質間で統一されているCGと写真のデータ セットを利用して，提案手法によるCGの写実度評価と人間のCGの写実度評価の順位としての一致 度を確認し，提案手法の妥当性を検証した．
キーワード
CG,材質表現,写実度,ディープラーニング,距離学習
