恒等写橡学習を用いたオプティカルフローからのカメラ回転情報の抽出

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概要

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• オプティカルフローに対して多層パーセプトロンの恒等写像学習による次元圧縮を適用し、カメラ自身の回転によって生じるフロー成分を推定する方法を検討する。重み付きの誤差に基づく学習と誤差の大きな例外値を除去しデータを修正する方法を併用することによって、大きなノイズを含むデータに対してもロバストな推定ができることを示す。

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 2000-03-15

著者

• 高橋 隆史

  龍谷大学理工学部

• 栗田 多喜夫

  産業技術総合研究所脳神経情報研究部門

• 栗田 多喜夫

  電子技術総合研究所

• 三島 健稔

  埼玉大学工学部情報システム工学科

• 高橋 隆史

  筑波大学電子・情報工学系学振特別研究員(PD)

• 池田 幸史

  新日鉄ソリューションズ株式会社

• 池田 幸史

  埼玉大学工学部情報システム工学科

• 高橋 隆史

  龍谷大学理工学部数理情報学科

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