在科技部經(jīng)費補助下，臺灣師范大學電機系葉家宏教授團隊建立出一套具成本效益之「快速三維重建系統(tǒng)」，不僅能快速對靜態(tài)景物進行高品質(zhì)的重建，也能對外形隨時間改變的動態(tài)物體進行重建。

國立臺灣師范大學電機工程學系葉家宏教授研究團隊(左1為葉家宏教授)

「三維重建」是對攝影機所擷取之圖像，推導計算出真實場景或物體的三維立體空間資訊，并進行模型重建之電腦視覺技術。一般對靜止景物之三維重建稱為「剛性重建」，對動態(tài)物體之重建因物體形狀會隨時間變化，稱為「非剛性重建」。

近年來3D市場蓬勃發(fā)展，機器人視覺、虛擬實境、3D列印、電子商務等產(chǎn)業(yè)應用出現(xiàn)全面的爆發(fā)性成長，因此發(fā)展三維重建核心技術，并拓展相關應用，已成為引領現(xiàn)在邁向未來的重要趨勢。

然而三維重建技術的發(fā)展有許多挑戰(zhàn)必須克服。三維重建必須對攝影機所擷取圖像的彩色與深度資訊進行匹配、投影、對位等分析并進行大量計算，葉家宏教授團隊首先完成快速大規(guī)模場景重建技術，突破現(xiàn)有技術之計算瓶頸，在維持優(yōu)良模型品質(zhì)的情況下，縮短了約九成的重建時間，大幅提升三維重建的成本效益。此系統(tǒng)高效率與應用廣泛的特色促進三維重建應用范疇能更多元地開展。

為了因應全方位動態(tài)空間信息的采集和展示，此計畫更將重建目標由靜態(tài)物與大規(guī)模場景重建進一步擴展至動態(tài)物體，而發(fā)展出應用性更廣泛的非剛性三維重建系統(tǒng)。非剛性物體的形狀會隨時間變化，此特性大幅增加了重建的不確定性與計算復雜度，計算量更是靜態(tài)重建的千萬倍。葉家宏教授團隊現(xiàn)階段已可實現(xiàn)非剛性物體之重建，更將結合AI人工智慧深度學習技術，提升非剛性物體重建效率，并結合剛性與非剛性重建系統(tǒng)，打造完整的三維重建核心技術。

葉家宏教授團隊自2014年起連續(xù)四年獲得美國高通(Qualcomm Inc.)公司的國際產(chǎn)學合作計畫，并受邀叁與高通第八屆大學研究合作交流會，在會中受到許多國際一流手機制造商的關注。此次發(fā)表之「快速三維重建系統(tǒng)」不僅能快速對靜態(tài)景物進行高品質(zhì)的重建，也能對外形隨時間改變的動態(tài)物體進行重建，是目前最完整的重建系統(tǒng)。葉教授團隊的學術研究與產(chǎn)業(yè)發(fā)展成果已與國際接軌，并持續(xù)深化國際產(chǎn)學合作能量，加速該計畫關鍵技術之產(chǎn)業(yè)化。

目前政府正極力推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研發(fā)計畫，三維重建技術為智慧機械的核心技術之一，相關產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值不僅已占有國家總產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值相當高的比例，未來更將繼續(xù)大幅成長。而葉教授團隊的重建技術具有巨大成本效益，甚具市場潛力。