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- 先端技術研究所
画像処理分野の世界最大の国際学会ICIP 2023のコンペティション「Point Cloud Visual Quality Assessment Grand Challenge」で優勝
～ICIP2023ではコンペティションの成果を含む4件の論文が採録～
2023年10月6日
株式会社KDDI総合研究所
KDDI総合研究所は、共同研究先である南カリフォルニア大学（以下、USC）Antonio Ortega教授らの研究グループと共に、画像処理分野の著名な国際会議「ICIP 2023（注1）」（2023年10月8日～10月11日）に先立って2023年1月30日～4月20日に開催されたコンペティション「Point Cloud Visual Quality Assessment Grand Challenge（注2）」に参加し、優勝しました。さらにICIP 2023では、コンペティションの成果の招待論文と共に、3件の論文が採録されました。
【Point Cloud Visual Quality Assessment Grand Challengeおよび招待論文の概要】
三次元（以下、3D）点群データ（注3）は、VR（バーチャルリアリティ）や自動運転などのアプリケーションにおける3Dデータの表現形式として幅広く用いられており、国際標準方式PCC（Point Cloud Compression）などの効率的な圧縮技術の開発が進められています。これらの圧縮技術の実用化のためには、圧縮に伴う品質の劣化を客観的に評価する手法の確立が必須となります。コンペティションでは3D点群データ圧縮に伴う品質劣化の度合いを客観的に評価する手法が世界各国の参加者から提案され、主観的な評価結果にどこまで近づけられるかが競われました。
KDDI総合研究所は共同研究先のUSCと共同で、グラフ信号処理技術（注4）をベースに3D点群データをグラフとして構造化し、グラフ構造の類似度に基づいて点群の品質を評価する手法を提案しました。具体的には、劣化前と劣化後のそれぞれの3D点群データについて類似度の高い点同士をエッジ（辺）として繋ぎ合わせることでグラフを構築し、劣化前後のグラフ構造の変化に基づいて点群の品質劣化度合いを評価します。この結果、20組が出場したコンペティションの Full Reference Broad-Range部門（注5）において、出場者のなかで主観評価に最も近い客観評価を実現して優勝しました。
Point Cloud Visual Quality Assessment Grand Challenge TRACK #1 - Full Reference Broad-Range Quality Estimation Resultsのリーダーボードの順位（リーダーボードのHP（注6）から）
【原著論文情報】
Ryosuke Watanabe, Shashank N. Sridhara（USC）, Haoran Hong（USC）, Eduardo Pavez（USC）, Antonio Ortega（USC）, "ICIP 2023 Challenge: Full-Reference and Non-Reference Point Cloud Quality Assessment Methods with Support Vector Regression," 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Kuala Lumpur, Malaysia, 2023.
【採録論文の概要】
1．Hierarchical Arithmetic Coding of Displacements for Dynamic Mesh Compression
時間の経過とともに構造が変化する人物や動物のような3Dメッシュモデルは、メタバースなどでの応用が期待されています。このような3Dメッシュデータの圧縮をリアルタイムで処理するためには、圧縮性能の維持とともに計算量が少ないことが求められます。本論文ではメッシュ細部の凹凸の性質に着目し、階層的に凹凸情報を算術符号化することで、圧縮性能を保ちつつ計算量を大幅に削減できる手法を提案しました。
【原著論文情報】
H. Nishimura, H. Kato and K. Kawamura,
"Hierarchical Arithmetic Coding of Displacements for Dynamic Mesh Compression," 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Kuala Lumpur, Malaysia, 2023, pp. 2850-2854, doi: 10.1109/ICIP49359.2023.10222117.
2．Inter-Frame Coding for Dynamic Meshes Via Temporally-Consistent Re-Meshing
時間の経過とともに構造が変化する人物や動物のような3Dメッシュモデルは、メタバースなどでの応用が期待されています。このような3Dメッシュデータの圧縮処理において効率的なフレーム間符号化を行うためには、時間が経過してもメッシュデータ内の接続関係が変化しないことが求められます。本論文では、3Dメッシュモデルの構造や接続関係が大局的には変化しない性質に着目し、3Dメッシュモデルの部分的な接続関係を再構築する再メッシュ化を行うことで、符号化効率を向上させる手法を提案しました。
【原著論文情報】
X. Jin, J. Xu and K. Kawamura,
"Inter-Frame Coding for Dynamic Meshes Via Temporally-Consistent Re-Meshing," 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Kuala Lumpur, Malaysia, 2023, pp. 2000-2004, doi: 10.1109/ICIP49359.2023.10222073.
3．Consistent and Diverse Human Motion Prediction Using Conditional Variational Autoencoder with Context-Aware Latent Space
ロボットや自動運転車が自律的に安全に運行するためには、それらの周辺に存在する人物の行動を予測して適切な対応を取る必要が生じます。しかしながら、1秒以上の長い時間の人物の動作予測は、その複雑性や不確実性などから多様な可能性が存在するため、非常に難易度が高いことで知られています。本論文では、予測対象となる人物の近傍に存在する物体と人物の行動の関係性を考慮することで可能性を絞り込み、もっともらしい行動予測の提示を可能にする手法を提案しました。
【原著論文情報】
C. Nakatsuka and S. Komorita,
"Consistent and Diverse Human Motion Prediction Using Conditional Variational Autoencoder with Context-Aware Latent Space," 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Kuala Lumpur, Malaysia, 2023, pp. 1965-1969, doi: 10.1109/ICIP49359.2023.10222614.
これらの論文は、総務省SCOPE（国際標準獲得型）JPJ000595の委託を受けて実施した研究開発の成果です。
【KDDI総合研究所の取り組み】
KDDIとKDDI総合研究所は、2030年を見据えた次世代社会構想「KDDI Accelerate 5.0」を策定し、その具体化に向け、イノベーションを生むためのエコシステムの醸成に必要と考えられる「将来像」と「テクノロジー」の両面についてBeyond 5G/6Gホワイトペーパーにまとめました。
両社は新たなライフスタイルの実現を目指し、7つのテクノロジーと、それらが密接に連携するオーケストレーション技術の研究開発を推進します。今回の成果は7つのテクノロジーの中の「XR」に該当します。
（注1）国際学術会議IEEE ICIP（IEEE International Conference on Image Processing）は、画像処理領域のフラグシップと位置づけられる国際学術会議。
（注2）Point Cloud Visual Quality Assessment Grand Challenge
（注3）3D物体を点の位置と色の集合で表現するデータ形式。
（注4）信号値間の関係をグラフを用いて定義した上で、グラフの構造を利用して解析処理を行う信号処理技術。
（注5）オリジナルの3D点群データと、幅広いレベルの歪みを加えた劣化後の3D点群データの両方の情報を元に、劣化後の3D点群データの品質を評価する手法の優劣を競う部門。
（注6）TRACK #1 - Full Reference Broad-Range Quality Estimation Results
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