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J-GLOBAL ID：201602288259311922   整理番号：16A1205012

質感の無い物体のモデルベース検出と姿勢推定のための改良されたアプローチ【Powered by NICT】

An improved approach for model-based detection and pose estimation of texture-less objects

著者 (5件)： Zhang Haoruo (State Key Lab of Mechanical Systems and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University) ,  Cao Yang (Faculty of Science and Engineering, Waseda University) ,  Zhu Xiaoxiao (State Key Lab of Mechanical Systems and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University) ,  Fujie Masakatsu G. (Faculty of Science and Engineering, Waseda University) ,  Cao Qixin (State Key Lab of Mechanical Systems and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ARSO  ページ： 261-266  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テクスチャーのない物体の検出と姿勢推定はまだ前景オクルージョン,背景クラッタ,マルチインスタンス物体,大規模と姿勢変化のようないくつかの課題に直面している名少ないがした。本論文では,テクスチャーのない物体,LINEMOD[4]のモデルベース検出と姿勢推定のための改良法を提示し,部分のフォアグラウンド遮蔽を用いた姿勢推定のロバスト性を改善した。テンプレート生成のために,勾配応答マップを修正し,勾配方向マップ,非最大抑制と二重しきい値アルゴリズムを適用を提案した。高速テンプレートマッチングのための画像ピラミッド探索法を採用した。次に,検出された各テンプレートに関連した近似物体姿勢,反復型最近接点アルゴリズムを用いた微細姿勢推定のための出発点として用いた。第三に,点雲フィルタを用いた微細姿勢推定の精度を改善した。実験の結果,提案方式は部分のフォアグラウンド遮蔽を用いたテクスチャーのない物体の姿勢を推定するためのよりロバストであることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタ ,  アルゴリズム ,  角錐 ,  クラッタ ,  高速度 ,  *オクルージョン ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 探索法 ,  テンプレートマッチング ,  姿勢変化 ,  前景 ,  テクスチャ ,  *姿勢推定 ,  *モデルベース ,  *質感 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 質感 ,  物体 ,  モデルベース ,  姿勢推定