コンピュータビジョンに関する難関国際会議WACV2026にNTTから2件の論文が採択

2026年3月6日～3月10日に米国アリゾナ州ツーソンで開催される、コンピュータビジョンに関する難関国際会議WACV2026（Winter Conference on Applications of Computer Vision）2026にて、NTT研究所より2件の論文が採択されました。

なお、所属としてそれぞれ略称で記載されている研究所名は以下の通りです。（所属は投稿時点）
人間研：NTT人間情報研究所
CD研：NTTコンピュータ＆データサイエンス研究所
CS研：NTTコミュニケーション科学基礎研究所

■IPCD: Intrinsic Point-Cloud Decomposition
（固有点群分解）

佐藤 将吾（人間研）、金子 卓弘（特別研究員）（CS研）、武田 翔一郎（准特別研究員）（人間研）、嶋田 知泰（人間研）、村崎 和彦（主任研究員）（人間研）、吉田 大我（主任研究員）（人間研）、谷田 隆一（主幹研究員）（人間研）、木村 昭悟（主席研究員）（CS研）

本研究では色付き点群を反射成分であるアルベドと照射光成分であるシェードに分離する新タスク「Intrinsic Point-Cloud Decomposition」を提案する。非グリッド構造の点群で照明推定が困難という課題に対し、IPCD-Netは点ごとの特徴集約と、多視点投影を用いた照明分布推定 PLD を導入。新規データセットで評価し、従来より正確な陰影除去と色再現性を実現。再照明や点群編集など多様な応用も示した。

■Distribution Highlighted Reference-Based Label Distribution Learning for Facial Age Estimation
（分布強調を用いた入力依存ラベル分布学習による顔画像年齢推定）

鈴木 聡志 研究主任 （人間研）、山口 真弥 准特別研究員 （CD研）、武田 翔一郎 准特別研究員 （人間研）、金子 卓弘 特別研究員 （CS研）、折橋 翔太 研究主任 （人間研）、増村 亮 特別研究員 （人間研）

顔画像からの年齢推定タスクには、顔画像と実年齢の間に一意な対応関係が必ずしも成立せず、複数の妥当な推定結果が存在しうるという課題が存在します。この問題に対処するため，顔画像が各年齢クラスに属する確率を表す分布を予測しながら推定を行う手法が広く用いられています。しかし、従来研究で用いられてきた画一的な制約では入力画像ごとの特徴を十分に反映した確率分布を予測することが難しく、推定性能を損ねていました。本研究では，この問題に対処するため、入力依存の制約を導入した新たな年齢推定手法を提案し、その有効性を確認しました。