立体視で得られた物体の3次元定量情報からの構造概念の学習
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概要
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本論文では、立体視で得られた3次元定量情報を事例として物体の構造概念を学習するシステムを提案する。定量表現でのスケール問題を解決するため、本論文では,物体を構成する平面間の関係における関係記述言語(RDL)を設定し,平面間の関係の定量表現を自動的に関係記述言語(RDL)へ変換する。関係記述言語(RDL)は、コンピュータビジョンでの定量表現と機械学習での記号表現とを結ぶ中間表現という役割を演じている.また、本論文で定義したRDLに基づく平面関係の類似度(SM)により、概膜と事例との柔軟なマッチングができる。本研究で提案した手法の有効性を、「家」の構造概念を学習することによって確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-20
著者
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