FOAと連続動画像を用いた安定した注意点の抽出
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概要
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物体をその2次元画像から識別し、3次元物体認識に関する研究は数多く行われてきた。従来の3次元物体認識は大別すると、モデルと入力特徴との照合に3次元モデルを利用する手法と2次元モデルを利用する手法に分類されるが、いずれも、特徴の抽出が容易ではない、記憶容量、計算料が膨大になる、などのことが示されている。そこで本研究では、画像から画像的(iconic)な特徴を抽出し、その特徴に基づく物体認識を試みる。物体認識のための学習段階において、特徴ベクトルを抽出する際には、FOA(Focus Of Attention)の概念を用いることにより、注意点における特徴ベクトルを抽出する方法を提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18