文献

J-GLOBAL ID：201302254129685553   整理番号：13A1176265

深度によって符号化されるHough投票による物体検出,形状復元,3次元モデリング

Object detection, shape recovery, and 3D modelling by depth-encoded hough voting

著者 (4件)： SUN Min (Dep. of Electrical and Computer Engineering, The Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI 48105, USA) ,  KUMAR Shyam Sunder (Dep. of Electrical and Computer Engineering, The Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI 48105, USA) ,  BRADSKI Gary (Founder/Chief Scientist at Industrial Perception Inc., CA, USA) ,  SAVARESE Silvio (Dep. of Electrical and Computer Engineering, The Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI 48105, USA)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 117  号： 9  ページ： 1190-1202  発行年： 2013年09月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 物体検出,それらの姿勢推定,3次元形状復元は多くの画像やロボット工学アプリケーションにおいて重要な課題である。本論文では,2段階アプローチを用いて前記ニーズに取り組んだ。第1段階では新しいDEHV(深度によって符号化されるHough投票)と呼ぶ方法を提案した。DEHVは同時に物体の検出,それらカテゴリの推論,姿勢の推定,単一画像(テストにおいて深度マップが利用できないとき),あるいは深度マップを補強した単一画像のどちらかから物体の深度マップを推定/復号する。[1]で導入されたHough投票方式によって動機づけられ,DEHVは物体カテゴリを表す画像特徴量(パッチ)の分布を学習するプロセスに深度情報を組み込む。DEHVは画像における各物体パッチのスケールと,3次元物体に貼り付けられた対応する物理的パッチからの距離(深度)間の相互作用を活用する。深度マップが与えられるとすぐに修正・最新の3次元形状・テクスチャ完成手法が完全な3次元モデルを復元するために用いられる第2のステージ(3次元モデリング)において,完全な再構成が達成される。既存のデータ集合[2-4]と新たに提案された3次元テーブルトップ物体カテゴリデータベースでの広範囲の定量的,定性的実験分析では本DEHV方式が競合する検出・姿勢推定結果を得ることがわかった。最後に,形状完成やテクスチャ完成の観点で3次元モデリングの品質を,屋内と屋外の物体カテゴリ双方を含む3次元モデリングデータ集合で評価した。本アルゴリズム全体ではたった1つの単一未較正画像から,納得できる3次元形状再構成を得られることを明らかにした。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  *画像復元 ,  Hough変換 ,  深さ ,  特徴抽出 ,  情報 ,  アルゴリズム ,  モデリング ,  キャリブレーション ,  画像再構成
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  深度 ,  深度マップ ,  特徴量

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 深度 ,  符号化 ,  投票 ,  物体検出 ,  形状復元 ,  3次元モデリング