遺伝的アルゴリズムによるオクルードされた物体の認識
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概要
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本論文では, オクルードされた物体を認識するための新たな手法を提案する. 提案手法のポイントは, 物体境界線のコーナ点の位置が正確に求まらない場合でも, 画像中の物体のスケール, 位置, 姿勢を正しく求めることができる点である. 提案手法は, モデル境界線の特徴的な部分をモデル切片としてデータベースに記憶しておく. また, 画像中の物体境界線をデータ切片に分割し, これらのデータ切片の中から, モデル切片との類似度が最大であるものを選ぶことによって, 画像中の物体のスケール, 位置, 姿勢を求める. 各データ切片とモデル切片間の類似度を計算するときは, 両者の間の最適な変換パラメータを求め, モデル切片をこの変換パラメータで変換したものをデータ切片の上に重ね合わせる. そして, モデル切片とデータ切片の辺の間の適合度によって, 両者間の類似度を与える. また提案手法は, 最適な変換パラメータで変換したときモデル切片との類似度が最大となるデータ切片を求めるために遺伝的アルゴリズムを用いる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-25
著者
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