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師大電機團隊研發快速三維重建系統 縮短9成重建時間
結合AI深度學習技術

【CTIMES/SmartAuto 林彥伶 報導】   2018年08月02日 星期四

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在科技部經費補助下,臺灣師範大學電機系葉家宏教授團隊建立出一套具成本效益之「快速三維重建系統」,不僅能快速對靜態景物進行高品質的重建,也能對外形隨時間改變的動態物體進行重建。

國立臺灣師範大學電機工程學系葉家宏教授研究團隊(左1為葉家宏教授)
國立臺灣師範大學電機工程學系葉家宏教授研究團隊(左1為葉家宏教授)

「三維重建」是對攝影機所擷取之圖像,推導計算出真實場景或物體的三維立體空間資訊,並進行模型重建之電腦視覺技術。一般對靜止景物之三維重建稱為「剛性重建」,對動態物體之重建因物體形狀會隨時間變化,稱為「非剛性重建」。

近年來3D市場蓬勃發展,機器人視覺、虛擬實境、3D列印、電子商務等產業應用出現全面的爆發性成長,因此發展三維重建核心技術,並拓展相關應用,已成為引領現在邁向未來的重要趨勢。

然而三維重建技術的發展有許多挑戰必須克服。三維重建必須對攝影機所擷取圖像的彩色與深度資訊進行匹配、投影、對位等分析並進行大量計算,葉家宏教授團隊首先完成快速大規模場景重建技術,突破現有技術之計算瓶頸,在維持優良模型品質的情況下,縮短了約九成的重建時間,大幅提升三維重建的成本效益。此系統高效率與應用廣泛的特色促進三維重建應用範疇能更多元地開展。

為了因應全方位動態空間信息的採集和展示,此計畫更將重建目標由靜態物與大規模場景重建進一步擴展至動態物體,而發展出應用性更廣泛的非剛性三維重建系統。非剛性物體的形狀會隨時間變化,此特性大幅增加了重建的不確定性與計算複雜度,計算量更是靜態重建的千萬倍。葉家宏教授團隊現階段已可實現非剛性物體之重建,更將結合AI人工智慧深度學習技術,提升非剛性物體重建效率,並結合剛性與非剛性重建系統,打造完整的三維重建核心技術。

葉家宏教授團隊自2014年起連續四年獲得美國高通(Qualcomm Inc.)公司的國際產學合作計畫,並受邀參與高通第八屆大學研究合作交流會,在會中受到許多國際一流手機製造商的關注。此次發表之「快速三維重建系統」不僅能快速對靜態景物進行高品質的重建,也能對外形隨時間改變的動態物體進行重建,是目前最完整的重建系統。葉教授團隊的學術研究與產業發展成果已與國際接軌,並持續深化國際產學合作能量,加速該計畫關鍵技術之產業化。

目前政府正極力推動產業創新研發計畫,三維重建技術為智慧機械的核心技術之一,相關產業的產值不僅已佔有國家總產業產值相當高的比例,未來更將繼續大幅成長。而葉教授團隊的重建技術具有巨大成本效益,甚具市場潛力。

關鍵字: 深度學習  三維重建  師範大學  科技部 
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