基底推定に基づく曲面物体の自己組織特徴検出(一般セッション,Computational Photography)
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概要
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多様なフィルターを用いてボトムアップに生成された特徴ごとの複数の特徴マップから,それを統合した二次元平面上の顕著度を示すSaliencyマップを計算する計算論的概念が提唱されている.近年画像分析に応用されている.本研究では表面形状の解析にこれらの概念を導入する.さらにフーリエ変換やウェーブレットのような定義された一般的なフィルタを用いるのではなく,観測物体の観測状況に応じて,自己組織的に生成する多様な形状フィルタを用いて,形状の顕著な特徴を検出する手法を提案する.特に自己組織的に多様な形状フィルタを生成するためにICA基底推定を導入する.また形状だけでなく色も同時に観測するよう本モデルを拡張する.実際にうさぎの表面形状に本手法を適用することによって有効性を示す.
- 2010-11-11
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