緩やかな制約知識を利用した単眼視動画像からの関節物体の形状と姿勢の推定
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概要
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本稿では物体モデルを用いて単眼視動画像から関節物体の形状と姿勢の双方を同時に推定する手法について論じる. 関節物体の単眼視動画像からは奥行きが観測できないため, 形状と姿勢の間には曖昧さが生じる. そこで, 関節角度や各部の長さ, 太さに関する緩やかな制約知識を利用して, この曖昧性を解決する. 考えられる形状と姿勢をパラメータ空間における領域として表現し, 分布切り取り法を利用した拡張カルマンフィルタを用いて, 動画像からの観測と不等式で表現される制約知識を統合する. 最初に大まかな形状と姿勢の範囲を与えた上でさまざまな時系列観測を入力すると, 単眼視画像から物体の形状と姿勢が次第に正確に推定されていくことを, 実験例を使って示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-07-25
著者
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