3次元ベクトル型自己回帰モデルの提案
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概要
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3次元物体の認識において物体の位置や姿勢に対して不変または共変な特徴量は非常に重要な量である。なぜならこのような特徴量が抽出されることにより3次元物体の認識は、特徴量の比較という問題に帰着することができるからである。このような特徴量として筆者らは3次元ベクトル型自己回帰モデルを提案する。本モデルは四元数、つまり2次元複素回転群によって構成され、具体的には3次元データ列と自己回帰係数の外積によって定義される。このように定義された3次元ベクトル自己回帰係数は3次元空間の回転に対してベクトルとして振舞うため、3次元空間の回転量を推定することができる。本稿では、3次元ベクトル型自己回帰係数を反復的に計算する手法も併せて提案する。このことにより計算コストが削減される。さらに、3次元ベクトル型自己回帰係数を用いて3次元空間の回転量を推定する実験も行ない、3次元ベクトル型自己回帰係数が3次元の点列データの情報圧縮の手段としての有効性を示す。また、実自己回帰モデルや複素自己回帰モデルにおいて定義される偏自己相関係数に対応する量について考察する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-19
著者
-
田中 勝
埼大
-
藤木 淳
産業技術総合研究所
-
三島 健稔
埼玉大学工学部情報システム工学科
-
三島 健稔
埼玉大学
-
木内 靖彦
埼玉大学
-
藤木 淳
電子技術総合研究所
-
田中 勝
電子技術総合研究所
-
田中 勝
埼玉大学工学部情報システム工学科
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