規則的データ分割によるフレーミングと距離アスペクト画像に基づくロバスト物体認識
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概要
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距離データを用いた複数物体が存在する複雑シーンにおけるモデルベースの物体認識手法を提案する.本手法はモデル表現形式として,距離データを規則的に分割することにより得られる代表点を用いて決められたフレームに基づく仮説的距離画像である距離アスペクト画像を用いる.このため,特徴点などに依存しないデータ表現,及び照合が可能となる.登録段階においては,モデル距離データから可能な距離アスペクト画像をすべて作成し,距離データと共にデータベースを構成する.認識段階においては,未知のシーンから作られた距離アスペクト画像とのロバスト画像照合により,認識と位置・姿勢の推定を行う.また空間分割データを利用した高速なICPアルゴリズムを用いることによって姿勢推定の精度を上げ,得られた解の吟味を行い画像照合における誤りを排除する.本稿では複数物体を含む複雑シーンにおける複数物体認識の実験を行い本手法の有効性を明らかにする.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-06-21
著者
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