ハフ変換と期待値最大化法による距離画像からの自然二次曲面の抽出(学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
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概要
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本論文では, 自然二次曲面(球, 円柱, 円錐)と平面が複数個混在する距離データから, それらの表面パラメータを同時に推定する手法を提案する.まず, モデルのパラメータを, ハフ変換を使用して初期推定する.次に, そのパラメータを初期値として, 期待値最大化法を使用して正確なパラメータへと収束させていく.本手法の有効性を検証するためにアルゴリズムを実装し, 実際のデータに適用した結果について述べる.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-17
著者
-
竹村 治雄
大阪大学大学院情報科学研究科
-
清川 清
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
中澤 篤志
大阪大学大学院情報科学研究科
-
竹村 治雄
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
山本 国士
大阪大学大学院情報科学研究科
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