複数画像から立体モデルを生成する自己組織化弾性ネット
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概要
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人間が3次元物体の形状を認識する場合, その物体をさまざまな方向から眺め, 少しずつ自らもっているモデルを修正していき, 最終的に完全な物体形状を認識していると思われる. このことから, 本論文では3次元物体の側面を異なる方向から撮像した複数の2次元画像より, その物体の水平断面の形状および, その物体の3次元形状を生成する自己組織化ニューラルネットを提案する. このニューラルネットはゴム膜があたかも物体を包み込むように物体形状を生成するものであり, また, 複数の素子が競合と協調を行い形状を徐々に生成していく弾性ネットの一種である. 対象物体の形状に対する特別な知識を用いず, 2方向から撮像した画像上の情報と物体の回転運動, 局所的に見れば物体表面はどこでも滑らかに変化しているというアプリオリな知識を利用し, 形状生成を行っていく. 実画像で形状生成を行う第1段階として, 計算機上でいくつかの簡単な3次元疑似物体を生成し, その疑似物体に対して水平断面の形状と3次元形状の生成過程を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-25
著者
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