恒等写像学習を用いた複数の画像からの3次元形状の復元
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概要
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コンピュータビジョンにおいて, 点特徴を用いた複数の画像からのカメラ運動と立体形状の復元は基本的かつ重要な問題であり, 様々な復元アルゴリズムが提案されてきた. しかし多くの復元アルゴリズムは追跡ミス等によりデータが大きな誤差を持つ問題に十分対応していなかった. 本稿では3層パーセプトロンに対し, 結合係数に制約を入れ, かつ学習則にロバスト推定関数を組み込んだ恒等写像を学習させることにより, 誤差が大きなデータが3割程あっても良い精度で復元するロバストなアルゴリズムを提案する. また, 実験を通して提案手法の性能を検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-18
著者
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部
-
藤木 淳
産業技術総合研究所
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
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
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
高橋 隆史
筑波大学電子・情報工学系学振特別研究員(PD)
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部数理情報学科
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