高次局所自己相関特徴を使った多眼多重解像度画像からの物体認識の試み
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概要
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計算機とユーザとのインタラクションを円滑にするために, ステレオ濃淡多重解像度画像から, 実時間で得られる奥行抽出データとオプティカルフローデータを同時利用し, かつ認識を行う手法を提案してきた.ここでは, 注目すべき対象の認識手法として高次局所自己相関特徴を用いた線形判別分析を用いている.しかしながら, この手法は画像の見えに基づく手法のため, 現在までのところ顔やハンドサインの認識は正面形のみを覚えさせることで, 計算機とのインタラクションをはかっている.そこでより柔軟なインタラクションを実現するため, カメラによる画像入力を正面だけでなく左右に追加し, 複数の多重解像度画像から, より高精度で左右の回転に対してもよりロバストな物体認識を試みる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-18
著者
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