頑健な恒等写像学習を用いた計量アフィン射影画像列からの運動と形状の復元(コンピュータビジョン基盤技術, <特集>画像の認識・理解)
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概要
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点特徴を用いた複数の画像からのカメラ運動と立体形状の復元は基本的かつ重要な問題であり,手法の頑健化も含め様々な復元アルゴリズムが提案されてきた.通常,アフィン射影に基づく復元は計測行列へのアフィン空間のあてはめとその結果を用いたユークリッド復元の2段階からなるが,追跡ミスなどにより計測行列の一部が大きな誤差を持つ場合にロバスト推定を用いてアフィン空間のあてはめを行うと過適合を起こし,ユークリッド復元結果が悪くなる場合がある.本稿では3層線型パーセプトロンに対し,結合係数に制約を入れ,かつ学習則にロバストな推定関数を組み込んだ恒等写像を学習させることによって2段階の推定を同時に行いカメラ運動と立体形状を復元する頑健な手法を提案する.提案手法では誤差が大きなデータが3割程度あっても良い精度の復元解を得ることができる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-07-15
著者
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部
-
藤木 淳
産業技術総合研究所
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
高橋 隆史
筑波大学電子・情報工学系学振特別研究員(PD)
-
高橋 隆史
龍谷大学理工学部数理情報学科
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