自己増殖型SOMを用いた画像データベースからの手指形状の実時間推定
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概要
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著者らの研究グループは,手画像および角度データから得られたデータベースから類似画像を検索する手法により,高速なヒト手指推定システムを構築してきたが,データベース規模が増大した場合,処理時間の増加が予想される.そこで本研究では,自己増殖と自己消滅を含んだ自己組織化により大規模データベースを効率的に配置する方法を提案した.手画像が高速カメラを備えたシステムへ入力されると,各画像を高次局所自己相関に基づく特徴量によりデータベースのデータと比較することで推定を行うシステム構成とした.CPUクロック周波数2.8GHzのPCを用いた実験の結果,各画像につき20ms以内の処理時間で,高精度に推定が可能であった.
- 2006-03-15
著者
-
星野 聖
筑波大学
-
谷本 貴頌
筑波大学機能工学系
-
星野 聖
琉球大
-
星野 聖
筑波大学医用生体工学研究室
-
星野 聖
琉球大学工学部情報工学科:科学技術振興事業団さきがけ研究21基礎的研究発展推進事業
-
星野 聖
琉球大学 工学部
-
星野 聖
琉球大学工学部電子情報工学科
-
星野 聖
科学技術振興事業団
-
谷本 貴頌
筑波大学/JST
-
谷本 貴頌
筑波大学医用生体工学研究室
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