現実物体操作の多視点観測による面状柔軟物体モデルのパラメタ推定(一般セッション(1),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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操作中の面状柔軟物体を複数台カメラで観測することで得られる多視点シルエット画像を用いて,面状柔軟物体の形状変化を記述する柔軟物体モデルのパラメタ値を推定する手法を提案する.従来の柔軟物体モデルのパラメタ推定手法では,再現対象である現実物体の3次元形状を利用する.面状柔軟物体の形状は操作にともない様々に変化するが,物体に計測方向から不可視な領域が存在する場合,安定してその3次元形状を計測することは困難である.従来は計測可能な形状となる操作のみを扱っているが,これはモデルが再現可能な操作・形状の種類に影響する.本研究では,3次元形状よりも安定して獲得できる多視点シルエット画像を用い,モデル形状と現実物体の形状が利用カメラの全てのシルエットと一致するパラメタ値を獲得することで,現実物体形状を同一モデルの変形結果として再現可能なパラメタ値を推定する.シミュレーションデータを用いた実験により,提案手法の有効性を評価した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
-
美濃 導彦
京都大学学術情報メディアセンター
-
角所 考
京都大学学術情報メディアセンター
-
美濃 導彦
京大
-
角所 考
関西学院大学理工学部人間システム工学科
-
籔内 智浩
京都大学大学院情報学研究科
-
藪内 智浩
京都大学大学院情報学研究科
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