高次局所自己相関特徴とKL展開による3次元物体のビューベース画像認識

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概要

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近年、3次元物体を複数の見かけ画像 (ビュー) により表現し、3次元モデルを形成することなく物体の識別やポーズの推定を行なう研究が盛んである。一般にこれらの研究では、画像の画素データを直接固有展開し、画像に含まれている情報を固有空間中の多様体として表現することが多いが、固有空間の構成に膨大な計算を要する他、画像中の物体の位置の変動に弱いなどの問題点が指摘されていた。そこで筆者らは、画像から幾何学的不変量である高次局所自己相関特徴を抽出し、これを固有展開することによって物体の識別やポーズの推定などを行なう研究を進めている。本手法は、特徴抽出の結果として情報が圧縮されるために計算量が格段に少なくて済み、また物体の画像中の平行移動に対してロバストである。また同じ画像に複数の対象が含まれていても、ある条件を満していれば、含まれている対象物の切り出し/推定と、特定の対象のポーズ推定の双方が実現できることを示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-03-06

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