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J-GLOBAL ID：200902253621608620   整理番号：08A0387326

運動からの非剛体構造の復元:階層的事前確率を用いた形状および運動の推定

Nonrigid Structure-from-Motion: Estimating Shape and Motion with Hierarchical Priors

著者 (3件)： TORRESANI Lorenzo (Microsoft Res., Cambridge, GBR) ,  HERTZMANN Aaron (Univ. Toronto, Ontario, CAN) ,  BREGLER Christoph (New York Univ., NY)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 30  号： 5  ページ： 878-892  発行年： 2008年05月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 画像からのオブジェクトの形状および運動の再構成を行うコンピュータビジョンの問題は,画像経時変化を伴うため,まだ未解決問題となっている。これに対し本論文では,2D点トラックから非剛体オブジェクトの3D形状および運動を再構成するNRSFM(運動からの非剛体構造の復元)手法を提案した。そのために,PPCA(確率的主成分分析)形状モデルを用いた最適解手法を提示した。これら形状モデルや運動モデルに関しては,線形部分空間モデル,確率的PCAモデル,線形ダイナミックスモデル,について論じるとともに,線形部分空間モデルを用いた最小二乗NRSFM,PPCAを用いたNRSFM,線形ダイナミックスを用いたNRSFMの詳細なアルゴリズムを示した。各種のNRSFMアルゴリズムの定量的比較実験を行うために,人工的データ,モーションキャプチャデータ,を利用し,その有効性を示すとともに,欠落データの取り扱いによるロバスト性向上についても論じた。

シソーラス用語： *画像復元 ,  *動き推定 ,  画像再構成 ,  コンピュータビジョン ,  剛体 ,  構造 ,  最適化手法 ,  システムダイナミックス ,  部分空間法 ,  主成分分析 ,  確率モデル ,  ロバスト性 ,  実験
準シソーラス用語： 運動からの構造復元 ,  非剛体構造 ,  評価実験

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 運動 ,  非剛体 ,  復元 ,  事前確率 ,  推定