情報処理学会 インタラクション2025

本研究では，ユーザ教示を利用して Structure-from-Motion (SfM) のプロセスにおける再構成エ ラーを修正する手法を提案する．SfM はカメラ画像の集合を入力として，カメラ姿勢と三次元点群を特徴 点マッチングによって推定する手法である．しかし，SfM は繰り返し構造や似た構造のある環境の再構成 を苦手としており，多くの特徴点マッチングの誤りを誘発するため，正確にカメラ姿勢を推定するのが難 しい．自動的に誤マッチを発見し削除する機械学習手法は存在するが，精度は学習データに依存すること から完璧に修正するのはいまだに困難である．人間の介入によって誤マッチの修正を行う手法も考えるこ とができ，こういった手法は時間をかければ高精度での誤マッチの修正を期待することができるものの， 人間が目で誤マッチを同定して，それらを手動で修正するのは時間のかかる作業である．我々の提案手法 では，ユーザによる教示を利用して，効率的に誤マッチを削除するアプローチを導入することで，SfM エ ラーの修正における精度向上と効率的な介入を両立する．本手法は，ユーザがおおまかな撮影時のカメラ 位置と撮影範囲を教示することで，各カメラ間の撮影範囲の重複を検証し，重複がない画像ペアのマッチ が存在していた場合には，そのペアを誤マッチとみなして削除する．その後，再度 SfM を実施すること で，再構成の精度を向上させる．複数のテストケースおよびユーザスタディにおける評価により，本手法 が効率的に誤マッチを削除し，SfM による正確な再構成を可能にすることを確認した．