3次元形状・運動復元のための高速非線形最適化計算法
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概要
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画像列から物体形状とカメラ運動を同時に復元する運動からの形状復元は,非線形最適化問題として定式化できるが,安定化(局所解回避)と高速化(計算量低減)が大きな課題である.本論文では,非線形最適化アルゴリズムの1つである共役勾配法において,ヘッセ行列をブロック対角行列で近似した前処理行列を用いて計算量を低減する手法を提案する.シミュレーションおよび実画像の12種類のデータセットを用いた実験の結果,未知数が1,000個規模の問題に対して,従来のLevenberg-Marquardt法および共役勾配法の数倍から十数倍の高速化の効果を確認した. / Simultaneous recovery of shape and motion from image sequences is formulated as a nonlinear optimization problem. This paper proposes a fast algorithm named "block diagonal matrix preconditioned conjugate gradient method" characterized by block diagnalized approximation of Hessian. Experimental results using real and synthetic image data have shown that our algorithm reduces the calculation time by 80% to 95% compared with the Levenberg-Marquardt and conjugate gradient methods.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2003-11-15
社団法人情報処理学会 | 論文
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