積分特徴と部分空間法を用いた高速三次元物体認識の実データへの適用(テーマセッション関連,一般物体認識・画像特徴量)
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概要
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本稿では,部分空間法とカラー立体高次局所自己相関特徴による高速三次元物体認識を用いて,実世界で計測した物体の断片的な三次元データに対する特定物体認識を行い,考察する.先行研究では,学習したデータベースの三次元物体の一部分を人手で切り出しテストデータとする仮想的なセットアップの実験を行い,本手法の有効性を示すにとどまっていた.本稿では,実環境にさまざまな姿勢で配置した物体を計測してこれらの認識実験を行い,従来特徴量であるSpin Image,Textured Spin Imageを用いた手法との比較を行う.さらに,学習した物体に関して,各々の物体が実環境中のどこに存在するかを探索する問題に取り組み,本システムの定性的な評価を行う.
- 2009-11-19
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学
-
金崎 朝子
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
-
國吉 康夫
東京大学大学院工学系
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