属性を考慮した仮想引力による位置・姿勢検出手法
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概要
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対象の形状情報と共に色や濃淡情報, 輪郭の曲率などの属性を同時に活用する, 仮想引力に基づく位置・姿勢検出手法について述べる. 本手法では, 対象を属性情報付きの座標点の集合で表す. 例えば, 2次元の対象がカラー情報 (red, green, blue) と共に与えられる場合, 初期状態の対象をP_i(x_i, y_i, r_i, g_i, b_i;i=1〜n) (以降, モデルパターンと呼ぶ), 任意の剛体運動後の対象をP'_j(x'_j, y'_j, r'_j, g'_j, b'_j;j=1〜m) (以降, 観測パターンと呼ぶ) と表す. 両パターン間の点の対応は未知で, 移動前後で代表点が異なっていてもよい. モデルパターンをその各点を質点として構成される剛体と想定し, 観測パターンのすべての点からの引力によって起こる剛体運動をシミュレーションすることにより, モデルパターンを観測パターンの位置・姿勢に重ね合わせる. 属性の類似性も考慮した"より近い"2点間に, より強い引力が働くように, 属性軸を導入した多次元空間における2点間のべクトルを用いて仮想引力を定義する. これにより, 対象の大きな姿勢変化に対応でき, ノイズやオクルージョンにも頑健な手法となることを, ジグソーピースの当てはめなど種々の実験結果により示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-25
著者
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