固有空間照合を用いた距離画像の仮想学習による物体認識・姿勢検出

天野 敏之  山口 証  井口 征士  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J82-D2   No.2   pp.250-258
発行日: 1999/02/25
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Print ISSN: 0915-1923
論文種別: 論文
専門分野: 画像処理,画像パターン認識
キーワード: 
距離画像,  固有空間照合,  仮想学習,  画素欠損,  

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あらまし: 
距離画像は,物体認識・姿勢検出を行う上で有効なデータである.距離画像を用いた物体認識・姿勢検出手法の多くは,距離画像から抽出した幾何学的特徴量と幾何モデルとの照合を行っている.しかし,特徴量の抽出を安定に行うことは困難であることや,幾何モデルが複雑になると照合の組合せが膨大となることにより,対象物体は幾何学的に単純な形状の物体に限られていた.我々は先に,距離画像を用いた物体認識・姿勢検出において固有空間照合を適応することを提案し,画素欠損を含む距離画像の固有空間照合法を示した.また距離画像は形状を直接表現するため,認識対象物体の形状モデルをあらかじめ用意することにより計算機上で仮想的に距離画像を生成し,固有空間を生成することが可能である.このとき,形状モデルとして数枚の距離画像を組み合わせたものを用いれば,固有空間照合で問題となる学習サンプル獲得コストを大幅に削減できる.本論文では,固有空間照合の学習サンプル獲得コストの削減に的を絞って,仮想的な学習で得られた固有空間を実際のレンジファインダへ応用してその有効性を調べた.