| 講演名 | 2003/10/16 因子分解法の完全レシピ(PRMU一般セッション(2))(認識と学習,模倣学習) 金谷 健一, 菅谷 保之, |
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| 抄録(和) | ビデオ画像上を追跡した特徴点からその3次元形状を復元するTomasi ・ Kanadeの「因子分解法」は"特異値分解によって行列の因子分解を行なう方法"と理解されているが,本論文ではその原理は投影のアフィンカメラモデルによる近似であり,特異値分解は数値計算の一手段に過ぎないことを示す.まず問題の幾何学的な構造を示し,次に「平行投影」,「弱透視投影」,「疑似透視投影」を仮定する3次元復元の完全なプログラミング法を記述する. |
| 抄録(英) | The Tomasi-Kanade factorization for reconstructing the 3-D shape of the feature points tracked through a video stream is widely regarded as based on factorization of a matrix by SVD (singular value decomposition). This paper points out that the core principle is the approximation of the imaging by an affine camera model and that SVD is merely one means of numerical computation. We first describe the geometric structure of the problem and then give a complete programming scheme for 3-D reconstruction. |
| キーワード(和) | 因子分解法 / アフィンカメラモデル / 平行投影 / 弱透視投影 / 擬似透視投影 |
| キーワード(英) | factorization method / affine camera model / orthographic projection / weak perspective projection / paraperspective projection |
| 資料番号 | PRMU2003-118,NC2003-49 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/10/16(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 因子分解法の完全レシピ(PRMU一般セッション(2))(認識と学習,模倣学習) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Complete Recipe for Factorization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 因子分解法 / factorization method |
| キーワード(2)（和/英） | アフィンカメラモデル / affine camera model |
| キーワード(3)（和/英） | 平行投影 / orthographic projection |
| キーワード(4)（和/英） | 弱透視投影 / weak perspective projection |
| キーワード(5)（和/英） | 擬似透視投影 / paraperspective projection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金谷 健一 / Kenichi KANATANI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学工学部情報工学科 Department of Information Technology, Okayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 菅谷 保之 / Yasuyuki SUGAYA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 岡山大学工学部情報工学科 Department of Information Technology, Okayama University |
| 発表年月日 | 2003/10/16 |
| 資料番号 | PRMU2003-118,NC2003-49 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 391 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |