多眼カメラを使った事前学習を要しないアピアランスベース姿勢推定(卒論セッション・概要発表)
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概要
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画像から物体の姿勢をアピアランスベースで推定する従来の方法は,あらかじめ得た画像と姿勢との学習サンプルを元に推定を行うというものであった.したがって,物体の姿勢の自由度が増すにつれ学習が大変になる(特にサンプルの取得に要する時間)ことや,そもそも学習した物体以外ではうまく推定を行うことができない問題があった.少数のカメラを組み合わせて使うYangらの微分カメラは,これらの問題を解決すべく提案されたものだが,姿勢変化とアピアランスの関係が線形近似できるという仮定に基づいている.両者の関係は本来かなり非線形なものであって,その齟齬からくる手法の限界(推定が行えるシーンの種類等)は明白である.本稿では,微分カメラよりも多量のカメラを使って,線形近似によることなく,直接姿勢変化を推定する方法について述べる.具体的には,基準となるカメラのある時刻の画像と他のカメラの後の時刻の画像とを,射影変換を作用させながら比較することで,物体の姿勢変化を推定する.
- 2008-05-01
著者
-
武田 悟郎
東北大学大学院情報科学研究科
-
岡谷 貴之
東北大学大学院情報科学研究科
-
出口 光一郎
東北大学大学院情報科学研究科
-
岡谷 貴之
東北大学大学院
-
出口 光一郎
東北大学
-
出口 光一郎
東北大学大学院 情報科学研究科
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