固有空間照合を用いた距離画像の仮想学習による物体認識・姿勢検出

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概要

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距離画像は, 物体認識・姿勢検出を行なううえで有効なデータである.距離画像を用いた物体認識・姿勢検出手法の多くは, 距離画像から抽出した幾何的特徴量と幾何モデルとの照合を行なっている.しかし, 特徴量の抽出を安定に行なうことは困難であることや, 幾何モデルが複雑になると照合の組み合わせが膨大となることにより, 対象物体は幾何学的に単純な形状の物体に限られていた.そこで我々は, 距離画像を用いた物体認識・姿勢検出において固有空間照合を適応することを提案し, 画素欠損を含む距離画像の固有空間照合法を示した.また距離画像は形状を直接表現するため, 認識対象物体の形状モデルをあらかじめ用意することにより計算機上で仮想的に距離画像を生成し, 固有空間を生成することが可能である.このとき, 形状モデルとして数枚の距離画像を組み合わせた物を用いれば, 固有空間照合で問題となる学習サンプル獲得コストを大幅に削減できることを示した.
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-05-21

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