指向性投票に基づくGeometric Hashing法による姿勢認識
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概要
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本研究は, 距離情報を用いずに2次元単眼画像から3次元物体の種別及び姿勢を認識することを目的とする. そのために2次元Affine変換に不変な特徴(以下, 不変特徴量)を用いたGeometric Hashing法(以下, GH法)を利用する. GH法に関しては, 量子化などの誤差の影響を少なくするために一様な投票や重み付け投票(以下, Gauss投票)の手続きが提案されている. 我々は, GH法の投票手続きに「指向性投票」と呼ぶ新しい手続きを導入し, それに基づく改良型GH法のアルゴリズムを提案する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-03-07
著者
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