講演情報
[12015]パラメトリックモデルに基づく点群からの3次元モデル構築における未想定構造に対する不確実性評価手法（シンポジウム講演概要）
*石川 大智1、本田 利器1、全 邦釘1 (1. 東京大学)
キーワード：
パラメトリックモデル、3次元モデル、点群データ、ベイジアンニューラルネット
近年，3次元計測技術の普及に伴って，パラメトリックモデルに基づく3次元モデル構築手法が注目を集めている．パラメトリックモデルに基づく手法は数多く提案されているが，パラメトリックモデルの事前学習に基づく手法では，学習時に未想定の構造をもつ入力が与えられた場合にロバストな不確実性評価を行うことが重要となる．本研究では，特に構造的に未想定な入力に対して，パラメトリックモデルに基づく点群からの3次元モデル構築における不確実性を適切に評価する手法を提案した．具体的には，アンサンブルに基づく手法の導入により，未想定構造に対してより望ましい不確実性評価の挙動を示すことを確認した．