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ヘルスケアコラム

実空間を3Dデータ化する技術

サッカー 賭博 日本 保健学部 サッカー 賭博 日本 情報学科
山邉 悠太

実空間の情報をコンピュータ上に取り込んで再現する技術が近年注目されており、シミュレーションや文化財の記録などに応用されています。本稿では、実空間に存在する物体を計測してコンピュータ上に取り込む手法と、コンピュータ上における3次元データの表現方法についておもだったものをいくつか紹介します。

・写真測量やレーザーを用いて物体の表面形状を取得する手法
写真測量はフォトグラメトリとも呼ばれ、データ化したい対象をさまざまな角度から撮影した写真を解析することで3次元の形状を計測する技術です。データは物体表面の位置や色を記録した3次元空間上の点の集まり(点群)として取得できます。
レーザーを使った計測は、物体に多数のレーザーを飛ばし、表面で反射したレーザーをとらえることで物体の形状を測る技術です。こちらも写真測量と同様に物体表面を点群として取得します。
点群データは、多角形を組み合わせた形状のデータ(ポリゴンメッシュ)に変換してから利用されることも多いです。ポリゴンメッシュは編集が容易で汎用性の高い形式で、古くから映画やゲームをはじめとしたさまざまな分野で利用されています。写真をもとに作成した色や材質の画像を張り付けることでリアリティのある見た目を再現できます。

・物体を透過する電磁波を使用して目に見えない部分まで記録する手法
物体を透過する電磁波を利用すると物体内部の構造を記録することができます。CTスキャンやMRIがその例です。3次元空間を細かな直方体(ボクセル)の集まりに分割したときの、それぞれの空間内に存在する物体の密度を表現するデータとして取得できます。

・機械学習によってさまざまな視点からの見え方を推測する手法
機械学習の技術を応用した、NeRF[1]や3D Gaussian Splatting[2](3DGS)という技術も登場しました。これらは、物体をさまざまな角度から撮影した写真を学習することであらゆる視点から見た時の様子を推測できる技術です。写真測量法やレーザー技術ではどうしても空間の情報がまばらになってしまい、物体の細かな部分まで表現することが難しいです。一方で、NeRFや3DGSでは一見写真と見紛うほどの高品質な見た目を再現できます。

PCやスマートフォンの処理能力が向上し、またクラウドコンピューティングも身近になった現在では、誰もが3次元空間を記録・編集してコンピュータ上に再現できるようになりました。まだ写真ほど手軽ではありませんが、近い将来にはより簡便な方法が現れるでしょう。さらに空間の動きや音場の記録まで可能となったあかつきには、VR技術などと合わせて実質的なタイムマシンの誕生になるのではないかと期待が膨らみます。

参考文献
[1] B. Mildenhall, P. P. Srinivasan, M. Tancik, J. T. Barron, R. Ramamoorthi, R. Ng, “NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis,” Proc. European Conference on Computer Vision 2020, pp. 405-421, 2020.
[2] B. Kerbl, G. Kopanas, T. Leimkühler, G. Drettakis, “3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering,” ACM Transactions on Graphics, Vol. 42, Issue 4, pp 1–14, 2023.

教員データベース:山邉 悠太⇒

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