15. ASUS Zenfone AR 15
RGB Camera
Depth Sensor
Tracking Camera
Snapdragon 821
2.35GHz 4core
1000$ 2017/7
Google Project Tango
16. Lenovo Phab2 Pro 16
RGB Camera
Depth Sensor
Tracking Camera
Chipset Qualcomm Snapdragon 652 for Tango
1.8GHz x 8core
500$ 2016/11
Google Project Tango
49. Kinect V1・V2の誤差平均,標準偏差 49
O. Wasenmüller and D. Stricker, Comparison of Kinect v1 and v2 Depth Images in Terms of Accuracy and Precision,
Proc. ACCV2016.
51. 温度変化による精度の変化 51
O. Wasenmüller and D. Stricker, Comparison of Kinect v1 and v2 Depth Images in Terms of Accuracy and Precision, Proc.
ACCV2016.
温度によるドリフト
SLのほうが低消費電力.ToFはアクティブに空冷しないとだめ.
V1は起動直後は安定しない.
52. ToFのデコード方法の改善 52
Felix Järemo Lawin, Per-Erik Forssén, Hannes Ovrén, Efficient Multi-Frequency
Phase Unwrapping using Kernel Density Estimation, ECCV 2016.
OpenKinectを使ってRAWデータからToFのデコード方法を実装している.
53. デプスマップのデータセットのリンク集
Michael Firman, “RGBD Datasets: Past,
Present and Future,” in Proc. CVPR
Workshops, 2016.
http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/M.Firman/RG
BDdatasets/
デプスマップのデータセット 53
87. 様々な高速化アルゴリズムが提案
Compressive Bilateral Filter
• K. Sugimoto and S. I. Kamata, "Compressive Bilateral
Filtering," in IEEE Transactions on Image Processing, vol.
24, no. 11, pp. 3357-3369, Nov. 2015.
• グレイスケールかつVGAなら,10ms程度で任意の
フィルタカーネルサイズで計算可能(しかもCPU)
乱択バイラテラルフィルタ
• 藤田秀, 木村誠, 福嶋慶繁, "乱択化バイラテラルフィルタ
による高速エッジ保持平滑化," 情報処理学会コンピュー
タビジョンとイメージメディア研究会(CVIM), Jan.2016.
• 乱数を使ってフィルタリングを間引くことで簡単に高速
化.カラーでも高速化可能.
エッジ保存平滑化フィルタの高速化 87
88. Weighted joint bilateral filter with slope depth
compensation filter for depth map refinement,"
in Proc. The 8th International Conference on
Computer Vision Theory and Applications
(VISAPP), Feb. 2013.
重み付きバイラテラルフィルタ出力と近傍の値へ
の置き換えをすることで最頻値フィルタの近似を
する
Zhang, Qi, Li Xu, and Jiaya Jia. "100+ times
faster weighted median filter
(WMF)." Proceedings of the IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition. 2014.
WMFの近似高速化アルゴリズム.上の処理のほう
がだいぶはやい.
最頻値フィルタの高速化 88