パターン認識における難関国際会議ICPR 2026にNTTから論文採択

2026年8月17日から22日まで、フランス・リヨンで開催されるパターン認識やコンピュータビジョン、機械学習分野における難関国際会議ICPR 2026に、NTTからの論文が採択されました。採択論文は以下の通りです。

なお、所属として略称で書か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

■Training-Free Photo-Realistic Point Cloud Rendering via Geometry-Aware Densification and Multi-View Refinement
（幾何を考慮した高密度化と多視点補正による学習不要な写実的点群レンダリング）

佐藤 将吾（研究員）（人間研）、村崎 和彦（主任研究員）（人間研）、谷田 隆一（主幹研究員）（人間研）

色付き点群から写実的な画像を生成する、学習不要かつ低計算コストなレンダリング手法を提案します。LiDAR等で取得される色付き点群は、疎な点の集合であるため、そのままでは高品質な画像生成に適していません。提案手法では、まず点群をアップサンプリングし、各点に3D Gaussian Splattingのパラメータを幾何的に割り当てることで、密で自然な画像をレンダリングします。さらに、事前学習済みモデルを用いて欠損領域やぼけ領域を補完し、多視点補正により幾何的一貫性を保ちながら、単一視点では復元困難な構造も補います。評価実験では、学習データを必要とせず、低コストでありながら、従来の学習ベース手法に匹敵するレンダリング品質を実現できることを確認しました。