多次元特徴量直方体を用いたアピアランスベースオブジェクト認識手法

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概要

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• オブジェクト認識を行う手法として,我々は陰影画像をMST(Minimum Spanning Tree)構造化することにより得られた特徴を多次元直方体で表現し,複数の直方体同士間の相関量によって類似物を認識する手法FRCM(Feature Rectangle Correlation Method)を検討している.本報告では,FRCMにおいて複数の直方体同士間の相関を表す新たな相関量を提案し, COILfColumbia Object Image Library)-20を使用した実験により少量の登録数で回転に対しロバストな認識能力を備えていることを報告する.

• 2003-03-07

著者

• 横山 貴紀

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 渡辺 俊典

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 横山 貴紀

  電気通信大学

• 菅原 研

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 朝日 和哉

  電気通信大学大学院情報システム学研究科

• 渡辺 俊典

  電気通信大学

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