MSTを用いたアピアランスベース3D物体認識手法の画像スケール変換下での性能分析

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概要

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• 我々は、画像の最小全域木(MST)の特徴を用いたアピアランスベース3Dオブジェクト認識手法の研究を行っている。画像の局所及び全体からこの特徴を柚出して利用する。得られた特徴ベクトルを階層的な最小包囲直方体(MBR)に集約し、それらの間の類似度を定義する。本方式の概要と画像スケール変換の下での性能分析結果を報告する。

• 2003-11-06

著者

• 古賀 久志

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 渡辺 俊典

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 菅原 研

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 平橋 慶一

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 古賀 久志

  電気通信大学大学院情報システム学研究所情報システム設計学専攻

• 渡辺 俊典

  電気通信大学

• 古賀 久志

  電気通信大学 大学院 情報システム学研究科

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