多重分散カルマンフィルタによる3次元運動推定
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概要
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ステレオ画像の定常時系列からの新しい3次元運動推定手法:多重分散カルマンフィルタ(MDKF)を提案すると共に, その応用として複数の3次元物体運動の分離推定を試みる. MDKFでは, 運動物体上の特徴点群から重複を認めて局所的に要素カルマンフィルタ(PKF)を構成し, 各々が独立に運動推定を行うことによって物体の3次元運動を推定する. これは特徴点の重複定義を認める多重性と, PKFの局所的定義を行う分散性をもつ. 特徴点やPKFの動的特性を評価することによって, 特徴の隠れや出現といった非継続性に対するロバスト性を高める. また, 運動の一貫性の崩れたPKF(異なる運動をする物体間にまたがる場合や誤対応などによる誤った特徴点を含む場合)を検出するために, 推定運動パラメータを利用した統計的仮説検定に基づく方法を導入する. 最後に, 類似運動を統合するためにクラスタリングを適用する. シミュレーションおよび実画像による実験から本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-05-25
著者
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