データ対の直線性に基づく画像上の類似度の定義 : 歪曲画像からの直線検出への応用(一般セッション,一人称ビジョン,セキュリティとプライバシーの確保,産学共同研究紹介)
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概要
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データのクラスタリングは情報処理における最も重要な要素技術の一つであり, 画像処理においても応用が多い.クラスタリングの結果は,データ間に定義される距離あるいは類似度によって大きく左右される. 本稿では,魚眼レンズを用いたカメラや全方位カメラといったデバイスで撮影された歪曲画像からの直線成分の検出のための,データ間類似度の計算手法を提案する.提案手法と既存のクラスタリング手法及び直線・曲線検出手法を,人工データ及び実データを用いて比較する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-06-03
著者
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