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従来、畳み込みニューラルネットワークを用いてホログラムを生成する際、ホログラムと再生像の距離を自由に指定することは困難でした。本プロジェクトではこの問題を解決するため、再生距離を自由に指定できるホログラム合成用のニューラルネットワークを考案しました。このモデルを従来の手法と比較したところ、合成速度・精度の面で優れた結果が得られました。この研究は将来ホログラムがディスプレイとして使用される際に、その汎用性を高めるものと考えています。
著者: 浅野悠人，山本健太, 伏見龍樹，落合陽一
Traditionally, it has been challenging to freely specify the distance between a hologram and its reconstructed image when generating holograms using convolutional neural networks. In this project, to address this issue, we have devised a neural network for hologram synthesis that allows free specification of the reconstruction distance. When compared with conventional methods, our model demonstrated superior results in terms of both synthesis speed and accuracy. We believe this research will enhance the versatility of holograms when they are used as displays in the future.
Authors: Yuto Asano, Kenta Yamamoto, Tatsuki Fushimi, Yoichi Ochiai
