HMMを用いた単一画像からの物体形状復元(画像処理,画像パターン認識)
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概要
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本論文では,隠れマルコフモデル(HMM)をベースとした,単一画像から3次元形状を復元する新たな手法を提案する.提案するアプローチは,学習によって得られる物体に関する固有の知識を利用して形状を復元するもので,これを「物体固有の知識からの形状復元」(Shape from object-specific knowledge)と呼ぶ.このために.HMMを拡張したサブバンド擬似2次元HMMを用いる.これにより,学習サンプルから濃淡画像と奥行画像の関係を学習しモデル化することが可能となる.最後に,顔,手,自動車の3種類の物体データを用いた形状復元実験の結果を示し,提案手法の有効性を確かめる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-01
著者
-
池原 雅章
慶應義塾大学理工学研究科
-
榑松 明
電気通信大学電子工学専攻
-
榑松 明
電気通信大学大学院電気通信学研究科
-
榑松 明
電気通信大学 電子工学科
-
榑松 明
電気通信大学 電気通信学研究科 電子工学専攻
-
長井 隆行
電気通信大学
-
池原 雅章
慶應義塾大学 大学院 理工学研究科
-
池原 雅章
慶應義塾大学
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