ロバスト推定を用いた一般アフィン射影モデルの因子分解法
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概要
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時系列画像から形状と運動を復元する因子分解法は, 数値計算上安定であり良い復元結果を与えるが, 通常, 最小自乗誤差基準を用いるため外れ値の影響を大きく受けてしまう.そこで本稿では, ロバスト推定手法の一種であるLMedS推定を用いた一般アフィン射影モデルの因子分解法を提案する。まず, 因子分解法の第1段階である動きと形状の分離において, LMedS推定を用いて特徴点を選択することにより, 外れ値の影響を抑制する.次に, この手法を実時間で適用するために筆者らが提案した逐次型因子分解法へ拡張する.シミュレーションと実画像を用いた実験により本手法の有効性を示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-01-22
著者
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