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J-GLOBAL ID：201202236463410314   整理番号：12A0509786

自己運動を推定する手法のレビューと評価

A review and evaluation of methods estimating ego-motion

著者 (2件)： RAUDIES Florian (Dep. of Cognitive and Neural Systems, Boston Univ., Boston, MA 02215, USA) ,  NEUMANN Heiko (Inst. of Neural Information Processing, Univ. of Ulm, 89069 Ulm, DEU)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 116  号： 5  ページ： 606-633  発行年： 2012年05月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境内でビジュアル観測者が移動する時,網膜に作用する光線パターンは変動し,知覚された輝度変化を生じる。2D画像における輝度パターンの時間とともに変わる空間シフトはオプティックフローと呼ばれる。オプティックフローと比較して,視覚運動野ではカメラセンサ表面上に射影される3Dシーン点移動を記述する。剛体シーンを通しての平行移動および回転運動に対し,視覚運動野のパラメトリックモデルが定義される。自己運動の他にこれらモデルでは相対的深さへのアクセスを提供し,自己運動および深さ情報は共にビジュアルナビゲーションにとって有用である。過去30年間において,視覚運動野のモデルに基づく自己運動推定のための手法が開発されてきている。本レビューにおいて,異なる最適化技法とともに用いられる13件の技法により利用される5つの中核的最適化制約条件を明らかにした。これら13個の手法の1Matlab(R)実装がインターネットページhttp://cns.bu.edu/~fraudies/EgoMotion/EgoMotion.html. ¹ で利用可能である。自己運動推定のための文献での手法においては,通常,特定の自己運動のみをテストする誤差測度を用いることにより評価されてきた。さらに,シミュレーション研究の多くではGauss雑音モデルのみを利用している。それとは異なり,ここでは,自己運動の複数のタイプおよびインスタンスのテストを行った。一つのタイプは自己運動の固定であり,もう一つ別のタイプは曲線-直線自己運動である。シミュレーションに基づいて,Gaussianまたは異常値ノイズモデルに関して提案手法の統計的バイアス,無矛盾性,深さの多様性,ロバスト性のような性質について調べた。ノイズのある視覚運動野に対する推定値の改善を達成するために,m関数またはRANSACのようなロバストな推定のための技法とこれら13個の手法の一部を組合せた。さらに,ステレオ画像列の現実的シナリオを生成し,それを用いて,推定されたオプティックフローおよび深さ情報が提供する自己運動推定に関する手法の評価を行った。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *動き推定 ,  *画像分析 ,  計算機シミュレーション ,  バイアス ,  異常値 ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  無作為抽出 ,  *ロバスト推定 ,  技術展望 ,  文献展望
準シソーラス用語： RANSAC ,  自己運動 ,  統計的バイアス ,  文献レビュー

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 自己運動 ,  推定 ,  手法 ,  レビュー ,  評価