部分空間分離法とモデル選択による運動物体の分離
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概要
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複数画像間の対応点を独立に移動する物体に分割するCosteira-Kanada法をTomasi-Kanadaの「因子分解法」から切り離して「部分空間分離法」として数学的に定式化する。そして、次元補正法、幾何学的AICによるモデル選択、最小メジアン法等の手法を導入し、ロバストなアルゴリズムを構成する。さらに精度の下界を導き、シミュレーション実験によってこれと比較して部分空間分離法の有効性を示す。本手法の大きな特徴は、経験的に調節すべきパラメータを何も含んでいないことである。最後に実画像に適用した例を示し、部分空間分離法の証明を付録にまとめる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-11-21
著者
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