Camouflaging an Object from Many Viewpoints Andrew Owens 1 , Connelly Barnes 2 , Alex Flint 3 , Hanumant Singh 4 , and William Freeman 1 1 MIT CSAIL, 2 University of Virginia / Adobe, 3 Flyby Media, 4 Woods Hole Oceanographic Inst Presenter: @miyabiarts 関関 CV 関関関 CVPR 関関関関 ( 26, July 2014 )
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Transcript
Camouflaging an Object from Many Viewpoints
Andrew Owens1, Connelly Barnes2, Alex Flint3, Hanumant Singh4, and William Freeman1
1MIT CSAIL, 2University of Virginia / Adobe, 3Flyby Media, 4Woods Hole Oceanographic Inst
Presenter: @miyabiarts
関東 CV 勉強会 CVPR 論文紹介 ( 26, July 2014 )
Camouflage
Disruptive ColorationMasquerade
Optical CamouflageBackground matching
Motivation• 単一の視点に対して隠れることは比較的容易• 複数の視点は困難
Goal• 複数視点から 3D オブジェクトをカモフラージュ
Application: Public Art
http://joshuacallaghan.com/Tianmu.htm
Significance of camouflage research• カモフラージュとは物体検出の逆問題
• 物体検出:境界や注目領域に基づき検出• カモフラージュ:境界や注目領域を隠す
• 検出困難な物体とは何か?• より高精度な物体検出への知見を得る
CV Dazzle
http://cvdazzle.com/
Goal• 複数視点から 3D オブジェクトをカモフラージュ
Contribution• 3D オブジェクトのためのカモフラージュアルゴリズムの提案• 37 シーンへの適用と比較実験• 知覚実験によるカモフラージュ手法の比較
Algorithm• Background matching
• Two Stage Algorithm• Stage1: Capture images of object• Stage2: Camouflage object
Stage 1: Capture Images of Object• 複数視点( 10-25 )から撮影
• カモフラージュ対象の物体(背景・遮蔽なし)• 背景
Stage 1: Capture Images of Object• 撮影した物体を SfM で 3D モデル化
• テクスチャは除去• 背景に対するカメラ位置・姿勢を推定• Target: シンプルなものに限定
• 直方体• 影やライティングの影響を受けない
Stage2: Camouflage Object• 複数視点の画像からテクスチャを生成
Methods• Naïve model
• mean color• Projection from viewpoint
• Random/Greedy• MRF (Proposed)
• Interior/Boundary MRF
Naïve model: mean color• 視点ごとに背景をテクスチャ上に射影• テクセルの値を平均化
Viewpoint 1 Viewpoint 2
Naïve model: mean color• 全体的にぼける• 目立った領域となりやすい
Viewpoint 1 Viewpoint 2
Projection from viewpoint• 視点ごとに見えている面に射影• 全ての面が埋まるまで繰り返す