局所的な隠蔽・照明反射・複雑背景に対処するアピアランスベースの3次元物体認識(テーマ関連セッション(2))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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アピアランスベースの物体認識においては,対象の隠蔽,照明光の全反射,複雑な背景などによって,観測パターンの特徴が欠損し,かつ雑音が付加され,識別率が低下するという課題がある.本研究では,学習パターンに不定次元を付与することで,特徴欠損/雑音付加の伴う画像を表現し,そのパターン分布を主成分によりモデル化する.そのモデルと人力画像を部分空開法により比較することで識別する.部分空開法における共分散行列は,学習パターンのみを用いて求めることができる.実物体を用いた検証実験を行い,提案手法の妥当性を確認した.
- 2004-09-03
著者
-
鈴木 章
日本電信電話(株)nttサイバースペース研究所
-
鈴木 章
Nttサイバースペース研究所
-
荒川 賢一
NTTサイバーコミュニケーション総合研究所
-
草地 良規
NTTコミュニケーションズ(株)
-
草地 良規
NTTサイバースペース研究所
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