物体認識の結果を利用した3次元モデルの空間への配置の試み

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概要

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• 予め画像中に存在するであろう物体候補の正確な3次元形状モデルが与えられている場合に, 単一の2次元画像から, そこに写っている3次元物体の位置や姿勢を推定する問題は, model-based recognitionといわれ, 従来より様々な研究が行なわれている。しかし, 一般に実世界の画像に対しては, 予め物体の正確な形状の与えて置くことは困難である。一方, 実世界に対する認識は, 通常は一般名称に関する認識として行なわれている。特に単一画像を対象とした物体認識では, 主に画像を領域分割した結果に, 領域の特徴や領域間の関係などを用いて, ラベル付けを行なうことによって, 認識を実現している。そのため, 実世界は3次元であっても, 認識の過程では2次元的に処理され, 認識結果も領域に対するラベリングとして出力されることが多く, 3次元情報は得られない。しかし, 人間は見慣れているシーンであると, 単一2次元の画像(例えば, 図4)からでも奥行きを感じることができる。これは, 人間がシーン中の各物体の典型的な3次元的な構造を知っているからであると考えられる。そこで, この考えに基づき, 領域分割的な物体認識の認識結果を利用して, 予め与えておいた, それぞれの物体のクラス(同一の一般名称を持つ物体の集合)のプロトタイプ3次元モデルを画像に当てはめることによって, 各物体の3次元での相対的な向き, 大きさなどの3次元情報を復元する試みを行なった。本発表では, その構想と簡単な実験結果について述べる。

• 1997-09-24

著者

• 柳井 啓司

  東京大学大学院工学系研究科

• 出口 光一郎

  東京大学大学院 工学系研究科

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