視点生成型学習による頑健な平面位置姿勢推定(<特集>実世界イメージング)

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概要

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• We propose a planar pose estimation method that is robust to viewpoint changes. Conventional local features such as SIFT, SURF, etc., have scale and rotation invariance but often fail in keypoint matching when the camera pose significantly changes. To solve this problem we adopt viewpoint generative learning. By generating various patterns as seen from different viewpoints and collecting local features, our system can learn a set of descriptors under various camera poses for each keypoints before actual matching. Experimental results comparing usual local feature matching or patch classification method show both robustness and fastness of learning. Proposed method can achieve a markerless AR system that sets a tracking target on site.

• 2012-09-30

著者

• 斎藤 英雄

  慶應義塾大学 理工学部 情報工学科

• 斎藤 英雄

  慶應義塾大学大学院 理工学研究科

• 斎藤 英雄

  慶應義塾大学

• 斉藤 英雄

  慶應義塾大学理工学部情報工学科

• 斎藤 英雄

  慶應義塾大学理工学部

• 清水 雅芳

  (株)富士通研究所

• 田口 哲典

  (株)富士通研究所

• 斎藤 英雄

  慶応義塾大学理工学部情報工学科

• 吉田 拓洋

  慶應義塾大学

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