両眼視差による面復元過程のニューラルネットワークモデル
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概要
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本研究では、標準正則化理論とマルコフ確率場理論の枠組みから両眼視差による面復元過程について検討した。まず、従来の2結合型MRFモデルを再定式化し、視差の信頼性に基づいて最適な面の復元が可能となるモデルを提案した。さらにそれがニューラルネットワーク上で実現できることを示した。また、そのモデルが奥行きに関するMTFやクレイクオブライエン効果を説明できることをシミュレーションによって示した。最後に、本モデルの妥当性をRogersとCagenello(1989)が提唱したcurvaturedisparityとの関連から論じた。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-06-28
著者
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