距離画像を用いた固有空間法による物体探索

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概要

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距離画像は, 物体認識・姿勢検出を行う有効なデータである.距離画像を用いた物体認識・姿勢検出手法の多くは, 距離画像から抽出した幾何学的特徴量と幾何モデルとの照合を行っている.しかし, 特徴量の抽出を安定に行うことは困難であることや, 幾何モデルが複雑になると照合の組合せが膨大となることにより, 対象物体は幾何学的に単純な形状の物体に限られていた.我々は先に, 距離画像を用いた物体認識・姿勢検出において固有空間照合を適応することを提案し, 画素欠損を含む距離画像の固有空間照合法を示した.また, 固有空間照合の学習サンプル獲得コストの削減に的を絞って, 仮想的な学習で得られた固有空間を実際のレンジファインダへ応用してその有効性を調べた.本論文では, 仮想平行光学系とターンテーブルにより回転するレンジファインダを組み合せ, 平面上に配置された対象物体の物体認識・位置・姿勢検出への拡張を説明する.
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-02-25

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