Pottsモデルによる動画像のクラスタリング(一般セッション)
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概要
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視覚による動きの検出は、ステレオ視や奥行き推定、3次元復元、自立歩行なとのタスクに必須である。人間は、画像列の中から対象物体を、その動きに基づいて分類(たとえば、静止物体と運動している物体)することができる。このような機能を実現できたなら、監視システムや人型ロボットの注意生成機構に応用可能である。本研究では、Pottsモデルとモンテカルロ・シミュレーションに基づいた動きの分類手法を提案する。Pottsモデルは、磁性体のスピンモデルの拡張であり、温度をパラメータとして持つ。この温度パラメータを変化させると、スピンの結合具合が変化する性質を利用して、画像列の動きを抽出する。
- 2003-05-08
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- K. Kanatani (著), "Statistical Optimization for Geometric Computation: Theory and Practice", Elsevier Science, Amsterdam, 510p, 1996, Dfl 350.00, ISBN0-444-82427-8