| 大会名称 |
|---|
| 2017年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| 2017-09-05 |
| セッション番号 |
| 1F |
| セッション名 |
| ３次元・動画像・医用画像処理 |
| 講演日 |
| 2017/09/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館4階 242号講義室 |
| 講演番号 |
| CH-002 |
| タイトル |
| ジオタグ付き画像を活用した大規模三次元復元の改善 |
| 著者名 |
| 石見和也, 山崎俊彦, 相澤清晴, |
| キーワード |
| SLAM, 三次元復元, ジオタグ, 位置推定 |
| 抄録 |
| 映像からの三次元復元手法として一般的なSLAMには、復元中にスケールの推定誤差が徐々に蓄積するという問題がある。そこで我々は、Google Street Viewのようなジオタグ付き画像を利用することでこの蓄積誤差を改善し、より高精度な三次元復元を行う手法を提案する。入力映像とジオタグ画像の疎な対応を用いて、三種類からなる変形手法により粗から精密な変形を行う。実験を通して我々の手法は三次元復元の精度を大きく改善することを検証した。 |
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