学習ネットワークGRBFの変形する3次元物体の認識能力
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概要
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3次元物体の認識は,通常モデルに基づく手法が用いられる.これに対して,剛体物体の任意の視点からの2次元画像を標準的な視点からの像に変換する物体固有の写像を学習ネットワークGRBFによって実現し,物体認識を行う手法が提案されている.本論文では,形状が変形するような3次元物体を扱い,この場合でもGRBFによって任意視点の画像を標準像に変換する写像が,例題からの補間によって近似的に実現できることを示す.また,物体の識別を行うために,物体の識別関数の学習に基づく手法を提案する.更に,画像とモデルの間で特徴点の対応が未知の場合の識別手法として,学習によって得られた識別関数と,入力像と標準像の2枚の画像間に成立すべき拘束条件を組み合わせて用いる手法を提案し,これにより識別が可能であることを計算機実験によって示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-11-25
著者
-
丸山 稔
信州大学工学部
-
丸山 稔
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所
-
寺岡 照彦
三菱電機株式会社中央研究所
-
阿部 茂
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所
-
阿部 茂
三菱電機 中研
-
寺岡 照彦
三菱電機先端技術総合研究所
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