入力画像との大局的整合性最適化による複数の3次元物体の配置認識
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概要
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本報告では, 積み重なった多数の物体を認識する手法を提案する. 複数の物体を認識する問題では, テンプレートマッチングのようなモデル単位の整合性(局所的整合性)に基づく手法では, 印刷模様などの偽パターンが外乱となって認識信頼性が低下する. 我々は, もしシーンが正しく解釈されているならば局所的整合性のみならず, その解釈から推定される画像と実際に入力された画像との画像全体としての整合性(大局的整合性)が高くなることに着目し, 画像の大局的整合性最大化に基づく認識手法を提案する. 予め抽出した物体候補をもとにその配置組合せを変えながらシーン解釈の仮説を生成し, 入力画像との大局的整合性が最大になる仮説を選択する. 仮説生成を物体候補の組合せ問題であると考え, 遺伝的アルゴリズムを用いて解く. 実験によって本手法の有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-12-18
著者
-
鷲見 和彦
三菱電機(株)先端技術総合研究所センサ情報システム技術部
-
橋本 学
中京大学情報理工学部
-
羽下 哲司
三菱電機(株)先端技術総合研究所
-
橋本 学
三菱電機(株)開発本部
-
黒田 伸一
三菱電機(株)
-
関 明伸
三菱電機(株)産業システム研究所
-
羽下 哲司
三菱電機(株)自動車機器開発センター
-
鷲見 和彦
三菱電機(株)先端技術総合研究所
-
鷲見 和彦
三菱電機(株)
-
橋本 学
三菱電機(株)先端技術総合研究所
-
橋本 学
三菱電機
-
羽下 哲司
三菱電機(株)
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