確率的逐次因子分解による単眼画像時系列からの三次元構造復元(ベイズ情報処理,ベイズ情報処理及び一般)
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概要
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画像面上における特徴点位置の系列から対象物体の三次元構造を復元するための手法として,因子分解法が知られている.しかし,通常の因子分解法は特徴点位置の系列データに欠損を許さないため,特徴点の隠れや誤追跡,フレームアウトが頻繁に起こり得る実問題への適用は困難であり,隠れなど大きな雑音で汚された特徴点位置の系列データを扱うことのできる手法が多く研究されてきた.本論文では,因子分解法を確率論的な手法へと拡張した確率的因子分解法の提案を行う.提案手法では変分ベイズ法を用いて三次元構造の事後確率を求めるため,確率的特徴点検出法と組み合わせて特徴点の検出精度を考えることで,従来問題となっていた特徴点の隠れなどに対して頑健な構造復元を行うことが可能となる.また,因子分解法のもう一つの大きな問題点として知られている画像枚数の増加と共に著しく計算量が増加する問題についても様々な解決手法が提案されているが,ここでは確率的因子分解法を逐次処理可能な形に拡張することで容易に解決することができる.本論文では剛体の三次元構造復元の数値実験と実環境中で撮影された人物の三次元顔の復元問題に,確率的逐次因子分解法を適用してその有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-04
著者
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
石井 信
京都大学
-
深谷 直樹
株式会社デンソー
-
坂東 誉司
株式会社デンソー
-
坂東 誉司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
清水 幹郎
(株)デンソー統合システム開発部
-
深谷 直樹
(株)デンソー統合システム開発部
-
清水 幹郎
(株)デンソー 統合システム開発部
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学
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