物体認識・姿勢推定法Ranchmanの実距離面像への適用
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概要
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距離画像中に存在する物体を認識し、その姿勢を推定することは、コンピュータやロボットシステムにおける重要な問題である。筆者らは、姿勢に関する6自由度を有して3次元空間中に存在する多面物体を、認識辞書中の物体の一つとして認識するとともに、その物体の6個の姿勢パラメータを推定する手法であるRanchman法(Randomly Chosen Image Feature Matching)を提案し、検討を進めている。Ranchman法は、距離画像からランダムに抽出された法線ベクトル等の画像特徴と物体モデルの画像特徴とをマッチングすることによりパラメータ空間中の点データを取得し、クラスタリングに基づいて姿勢パラメータを推定することを基本としている。現在までに筆者らは、Ranchman法を合成距離画像に適用して検討を行い、良好な結果を得てきている。しかし、Ranchman法を実際のレンジスキャナから入力される実距離画像に対して適用し、検討を行ったことは無かった。本稿では、Ranchman法の実距離画像における有効性の検討結果を報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
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