オクルージョン境界検出のための3次元構成のトピック化(テーマセッション,大規模データベースとパターン認識)

概要

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本研究では、画像内の領域と境界を同時表現する生成モデルを用いて画像中のオクルージョン境界を検出し、その前後関係を推定する手法を提案する。単画像に対するオクルージョン境界検出とその前後関係推定は非常に困難な課題であるが、画像の3次元構成を推定しその結果を活用することで、オクルージョン境界の検出精度が高まることが知られている。しかし、単画像の3次元構成を推定することがそもそも難しく、従来研究では推定対象となる画像の構図に前提を設け、予め定義された3次元構成に基づいてオクルージョン境界の検出を実現していた。そこで本手法では、生成モデルによって画像の3次元構成を潜在トピックとし、オクルージョン境界と同時に表現することで、3次元構成と境界線との関係性を予め定義することなく訓練データから学習する。対象画像の構図に前提を設けないことで、多様な画像に対してオクルージョン境界検出が可能となる。実験によって、従来手法のもつ前提を満たさない多様な画像に対してオクルージョン境界の検出及び前後関係の推定が可能であることを確認する。
2013-02-14