一般アフィン射影モデルの逐次型因子分解法

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
Tomasi・Kanadeによって提案された因子分解法は, 数値計算上安定で, 良い復元結果を与えるが, この手法を実時間に応用することは容易ではなかった。Morita・Kanadeは因子分解法を逐次型に改良したが初期段階での復元精度はオリジナルの因子分解法に比べて良くなく, オリジナルの因子分解法と同等に良好な復元結果を得るには, 多くの画像を必要とした。また, オリジナルの因子分解法が持つ全ての画像を同等に扱うという特質を失い, 最新の画像に影響を強く受ける。本稿で提案するGAPモデルの逐次型因子分解法は, 主成分分析を利用して運動行列の持つ運動情報を殆ど失うことなく抽出することによって, オリジナルの因子分解法が持つ全ての画像を同等に扱うという特質を殆どそのまま受け継ぎ, 初期段階での復元精度をオリジナルの因子分解法と同程度に高めた。また, 提案手法の性能を示すための実験を行なった。
社団法人電子情報通信学会の論文
1998-11-12

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク