GAを用いた濃淡画像からの複数物体の超二次関数モデリング
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概要
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本研究では複数の物体が存在するシーンを対象とし, 1枚の二次元濃淡画像から, 遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithms: GA) を用いて各物体の三次元モデルパラーメータを同時に推定するー手法を提案する. 三次元モデルは超二次関数を用いた. シーン内の物体の数は未知であり, 推定濃淡画像とその微分画像が, それぞれ入力画像とその微分画像に類似するように, sharing を用いたGAによる超二次関数パラメータの最適化を行った. 本手法の有効性を確認するために計算機シミュレーションおよび実験を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-11-21
著者
-
斎藤 英雄
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
斎藤 英雄
慶應義塾大学
-
木村 誠
産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター:crest 科学技術振興機構
-
木村 誠
慶應義塾大学理工学部情報工学科
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