画像の最小全域木の局所構造に着目したアピアランスベース3D物体認識手法(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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3次元物体陰影画像の最小全域木(MST)は物体表面形状に依存する陰影等高線に沿って走り,物体の局所形状を反映する一方で物体の姿勢が多少変化してもその形状は比較的安定している,という特性を利用した新しいアピアランスベース3D物体認識方式を提案する.MSTの走行特性は,隣接2枝の方向組の頻度ベクトルで表現した.これを部分画像と全体画像について求めて画像の特徴とした.記憶効率向上のために,これらのベクトルを最小包囲直方体(MBR)の階層に集約表現し,MBR階層間の相関によって画像の類似度を定義した.画像データベースCOIL-20を用いた実験で,1物体当り9枚程度の教示画像で360°の姿勢変動に対応できることや,検索ランク1位での正答率が95.6%ということを示した.認識処理時間もわずかであり,多様かつ姿勢変化する物体の認識を比較的少数の画像教示のみで効率的に認識するコンピュータビジョンの可能性を示した.
- 2004-06-01
著者
-
横山 貴紀
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
渡辺 俊典
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
横山 貴紀
電気通信大学
-
菅原 研
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
朝日 和哉
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
渡辺 俊典
電気通信大学
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