講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-10-09 15:00
対応点集合類似度学習を用いた剛体・非剛体物体検出 ○金崎朝子(東大)・Emanuele Rodola・Daniel Cremers(ミュンヘン工科大)・原田達也(東大) PRMU2014-56 |
抄録 |
(和) |
入力三次元点群と検出対象物体の三次元点群との対応点を求め,類似度行列の二次割当問題を解いて誤対応点除去された対応点集合に対して,その正当性を評価する対応点集合類似度を導入し,パラメータを学習する手法を提案した.提案手法は,対応点集合類似度が,正解の対応点集合は高く,不正解の対応点集合は低くなるよう,二組の対応点ペアに対する重みを学習する.剛体物体検出実験および非剛体物体検出実験において,提案手法の有効性を確かめた. |
(英) |
We propose an optimization method for estimating parameters in graph-theoretical formulations of the matching problem for object detection. Unlike several methods which optimize parameters for graph matching in a way to promote correct correspondences and to restrict wrong ones, our approach aims at improving performance in the more general task of object detection. In our formulation, similarity functions are adjusted so as to increase the overall similarity among a reference model and the observed target, and at the same time reduce the similarity among reference and "non-target" objects. We evaluate the proposed method in two challenging scenarios, demonstrating substantial improvements in both settings. |
キーワード |
(和) |
特徴点マッチング / グラフマッチング / 最適化 / 勾配法 / 三次元形状 / / / |
(英) |
keypoint matching / graph matching / optimization / gradient descent method / 3D shape / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 230, PRMU2014-56, pp. 13-18, 2014年10月. |
資料番号 |
PRMU2014-56 |
発行日 |
2014-10-02 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2014-56 |