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J-GLOBAL ID：201502204008817442   整理番号：15A1384029

自然特徴点に基づく拘束を付加したDTAMによる三次元形状復元精度の定量評価

著者 (6件)： 酒井一樹 (奈良先端科学技術大学院大) ,  張起瑞 (奈良先端科学技術大学院大) ,  武富貴史 (奈良先端科学技術大学院大) ,  山本豪志朗 (奈良先端科学技術大学院大) ,  サンドア クリスチャン (奈良先端科学技術大学院大) ,  加藤博一 (奈良先端科学技術大学院大)
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： 115  号： 245(MVE2015 21-36)  ページ： 93-97  発行年： 2015年10月01日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： リアルタイムに実環境の三次元形状とカメラの位置・姿勢を推定するVisual SLAMは,画像特徴を抽出し利用する手法と,画像そのものを入力として用いる手法に大別される。画像特徴を利用する手法に比べて,画像そのものを入力として用いる手法はPhotometric Consistencyに基づくコストを利用することにより,密な形状の復元を実現している。中でもDTAM:Dense Tracking and Mapping in Real-Timeはキーフレーム中の全画素に対して奥行きを復元することができる。しかし,形状情報の最適化処理において,画像中の強い輝度勾配と環境中において三次元形状が不連続な部分は対応しているという仮定を利用しているため,同一平面上で強い輝度勾配が観測される場合には復元結果にアーチファクトが観測されるという問題点があった。我々はその問題を自然特徴点の三次元情報を用いて解決する手法を提案しているが,その定量的な評価はまだされていない。そこで,本稿ではシミュレーション画像を用いた三次元復元実験を行い,復元された三次元形状の誤差を定量的に評価した。その結果,自然特徴点の制約を用いた手法は,従来手法よりも高精度な復元が可能であることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *回復 ,  カメラ ,  推定 ,  実時間処理 ,  *位置制御 ,  *地図作成 ,  勾配 ,  アーチファクト ,  点
準シソーラス用語： *SLAM【移動ロボット】 ,  アーチファクト低減 ,  位置推定 ,  輝度勾配 ,  *三次元形状復元 ,  姿勢推定 ,  特徴点

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (7件)：

• Richard A. Newcombe, Steven J. Lovegrove, and Andrew J. Davison. DTAM: Dense Tracking and Mapping in Real-time. In Proceedings of the 2011 International Conference on Computer Vision, ICCV '11, pp. 2320-2327, Washington, DC, USA, 2011. IEEE Computer Society.
• Georg Klein and David Murray. Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces. In Proceedings of the 2007 6th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality, ISMAR '07, pp. 1-10, Washington, DC, USA, 2007. IEEE Computer Society.
• C Herrera, Kihwan Kim, Juho Kannala, Kari Pulli, Janne Heikkila, et al. DT-SLAM: Deferred Triangulation for Robust SLAM. In 3D Vision (3DV), 2014 2nd International Conference on, Vol. 1, pp. 609-616. IEEE, 2014.
• J. Engel, T. Schöps, and D. Cremers. LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM. In European Conference on Computer Vision (ECCV), September 2014.
• Richard A. Newcombe and A.J. Davison. Live Dense Reconstruction with a Single Moving Camera. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on, pp. 1498-1505, June 2010.

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴点 ,  拘束 ,  三次元形状復元 ,  定量評価