距離空間ピラミッドを用いたLLCによる3次元物体認識(一般セッション,大規模データベースとパターン認識)
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概要
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近年、高精度なRGB-Dカメラの登場により、高品質な3次元情報(色、奥行き情報)が容易に測定可能となった、これを用いた従来の物体認識手法は、奥行き情報を局所的特徴の抽出にしか使用していない。つまり、奥行き情報を取得することで物体の全体的な形状を把握することが可能であるにも関わらず、部分的な利用に留まっている。そこで、提案手法では、奥行き情報に基づく距離空間ピラミッドによって、全体的な物体形状を表現する手法を提案する。具体的には、距離空間ピラミッドでの特徴点の座標位置によって、奥行きの位相情報を含んだ特徴表現を実現する。また、距離画像から抽出する3次元局所特徴量として、HONV(Histogram of Oriented Normal Vectors)を用い、特徴量のコード化には、特徴空間座標系での近傍制限を利用したLLC(Locality-constrained Linear Coding)を適用した。3次元情報を含む画像データセットを用いた評価実験により、提案手法は従来手法と比較して認識精度が向上することを示す。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-02-14
著者
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