[Research] GANによる光学的整合性が保たれたAR画像の生成

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    現在研究中の卒業研究・修士研究です。
    ARにおいてバーチャル物体を写実的に表現するには光学的整合性問題を解決する必要がある。 光学的整合性とは、現実環境の光源情報を考慮してバーチャル物体をレンダリングすることで、バーチャル物体の陰影などの表現を違和感なく提示することである。 光学的整合性を保つために、現実環境に立体物を使用する手法が存在するが、ARのユーザにとっては不便であり、また制限も多い。 本研究では、GAN(Generative Adversarial Network)を用いた画像生成手法により、光学的整合性が考慮されていない任意のARシステムの出力画像を、光学的整合性が保たれたAR画像に変換する。

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