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J-GLOBAL ID：201702259483766903   整理番号：17A0242980

LMNNを用いた超二次関数表現に基づく基本形状認識

著者 (3件)： 八馬遼 (情報処理学会) ,  小篠裕子 (情報処理学会) ,  斎藤英雄 (情報処理学会)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 411(PRMU2016 127-151)  ページ： 41-46  発行年： 2017年01月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,距離センサにより得られた基本形状物体の一部から物体形状パラメータを推定し,そのパラメータを用いて物体認識を行う手法について述べる。本手法では,物体表現手法として超二次関数を用いる。距離画像から推定された超二次関数パラメータを特徴ベクトルとし,その特徴ベクトルを用いて距離計量学習の手法の1つであるLarge Margin Nearest Neighbor(LMNN)を利用して物体認識を行う。既存手法であるk-Nearest NeighborsやSupport Vector Machinesと比較し我々のLMNNを用いた手法が最も精度の良い認識率となった。(著者抄録)

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *超関数 ,  *二次形式 ,  *表現 ,  *物体認識 ,  センサ ,  パラメータ ,  パラメータ推定 ,  距離画像 ,  ベクトル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *最近傍法 ,  *形状認識 ,  距離センサ ,  形状パラメータ ,  特徴ベクトル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (10件)：

• Zhang, Z.: Microsoft kinect sensor and its effect, IEEE multimedia, Vol. 19, No. 2, pp. 4-10 (2012).
• Biederman, I.: Recognition-by-components: a theory of human image understanding., Psychological review, Vol. 94, No. 2, p. 115 (1987).
• Marr D, V.: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information (1982).
• Barr, A. H.: Superquadrics and angle-preserving transformations, IEEE Computer graphics and Applications, Vol. 1, No. 1, pp. 11-23 (1981).
• Raja, N. S. and Jain, A. K.: Recognizing geons from superquadrics fitted to range data, Image and vision computing, Vol. 10, No. 3, pp. 179-190 (1992).

タイトルに関連する用語 (3件)： 関数 ,  表現 ,  形状認識