3次元特徴量からアスペクト分類法
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概要
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近年、物体識別や姿勢推定等の3次元物体解析の研究は、レンジセンサーから得られるレンジデータベースで行われることが多くなった。一般にレンジセンサーから得られるデータは、対象物体をある視点から計測した部分データである。3次元物体解析においては、計測した部分データを計算機内部で保持する物体モデルとマッチングをとるために、事前に物体の見え方に対するアスペクトグラフを物体モデルから生成することが行われる。よって、物体モデルから物体の見え方(アスペクト)を生成する手法が重要である。本報告は、物体モデルとしてCADモデル等の幾何モデルを仮定しないアスペクト生成法について提案する。具体的には、レンジセンサー等でとられた3次元点列モデル(全景)から視方向毎に部分データを生成する。この部分データから3次元空間の並進と回転に不変な特徴量の空間でクラスタリングを行う。こうして構成された各クラスターが物体の見え方を代表するアスペクトを表すと考える。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28
著者
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