インバリアントマップを用いたロバストな物体認識
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概要
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複雑な環境下においても適用可能なロバストな物体認識・姿勢推定を実現するため、インバリアントマップの概念を提案する。インバリアントマップは画像に含まれる原始特徴の組の幾何的関係を分類/集積することより生成される。インバリアントマップの第一の機能は、幾何的関係の分類/保存機能であり、姿勢クラスタリングの際に効率良く姿勢候補を生成するのに利用される。第二の機能は統計機能であり、姿勢候補の選択をパタンマッチングにより実現する際に利用される。本報告では、物体の見え方を予め登録し、これから生成されるインバリアントマップを用いて、未知画像中から物体検出、姿勢推定、線分対応付けを実現する方法を論じる。また、実験結果として、予め形状が与えられている場合(シミュレーション画像から辞書を生成)とそうでない場合(実画像から辞書を生成)の両方について報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-05-19
著者
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学ロボット工学研究所
-
池内 克史
カーネギーメロン大学ロボティクス研究所
-
尺長 健
Nttヒューマンインタフェース研究所
-
金出 武雄
カーネギーメロン大学
-
池内 克史
カーネギーメロン大学 コンピュータ科学部
-
池内 克史
カーネギーメロン大学
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