AR 環境における記号理解のための学習データ生成手法の検討
Investigation of Generating Dataset for Recognizing Figures on Augmented Reality
鈴木涼介, 大囿忠親, 新谷虎松


AR 環境における情報提示には,実空間上の記号理解が欠かせない.本研究における記号理解とは,記号 の外見とコンテキストを認識することを示す.特に,位置に関するコンテキストを認識するため,記号検出器の構築 が必要となる.しかし検出器の構築には大量の学習データが必要であり,データセットの構築が困難なため支援する 必要がある.本稿では,3D CG データを用いた学習データを生成手法を検討する.
An intelligent augmented reality (AR) system requires comprehending symbols and their contexts in the real world. In this study, understanding symbols with contexts indicates recognizing appearances of symbols and contexts derived from the position of the symbols. We aim to realize a support system to develop context-aware image recognition systems, which consists of an object detector and a symbol classifier. The system helps developers to generate simulated training data that are needed to build the detector. In this paper, we explain how to synthesize training data by 3D CG based simulation.