*視体積交差法 とは 物体のシルエットに基づいて，３次元モデルを推定する方法です．Shape from Silhouette と呼ぶ場合もあります． 図１は，シミュレーションにより作成した物体のシルエットの例を表します．実環境では，背景差分などによってシルエットを抽出する方法が一般的です．そして，視体積交差法では，このシルエットの情報から３次元空間を削り出すことで３次元モデルを再構成します． [img:zqnc] {{small:図１ 物体のシルエットの例}} 図２は，再構成した３次元モデルの例を表します．当然ながら，カメラの台数が増えると死角が減るため，再構成した３次元モデルの不自然な凸凹が少なくなります． [img:k7vt] {{small:図２ カメラの台数とモデルの精度}} 視体積交差法について詳しく学びたい場合，ラヴェル大学の研究所（Computer Vision and Systems Laboratory）の資料が参考になります．{{small:再構成した３次元モデルをぐりぐり動かしながら確認できます．}} {{small:[1]visual hull : [link:http://vision.gel.ulaval.ca/~visualhull/] }} *サンプルコード (C++) ライブラリ：[link:simplesp] サンプルコード：simplesp/sample/gl/visualhull シミュレーションにより作成したシルエット画像から，３次元モデルを再構成します．