| 講演名 | 2002/6/21 規則的データ分割によるフレーミングと距離アスペクト画像に基づくロバスト物体認識 武口 智行, 金子 俊一, |
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| 抄録(和) | 距離データを用いた複数物体が存在する複雑シーンにおけるモデルベースの物体認識手法を提案する.本手法はモデル表現形式として,距離データを規則的に分割することにより得られる代表点を用いて決められたフレームに基づく仮説的距離画像である距離アスペクト画像を用いる.このため,特徴点などに依存しないデータ表現,及び照合が可能となる.登録段階においては,モデル距離データから可能な距離アスペクト画像をすべて作成し,距離データと共にデータベースを構成する.認識段階においては,未知のシーンから作られた距離アスペクト画像とのロバスト画像照合により,認識と位置・姿勢の推定を行う.また空間分割データを利用した高速なICPアルゴリズムを用いることによって姿勢推定の精度を上げ,得られた解の吟味を行い画像照合における誤りを排除する.本稿では複数物体を含む複雑シーンにおける複数物体認識の実験を行い本手法の有効性を明らかにする. |
| 抄録(英) | A method for model-based object recognition of a cluttered range scene including multiple objects is proposed. Our method uses 'depth aspect image' for three-dimensional model representation. A depth aspect image is defined as an orientation standardized appearance from the original depth data of the object, which is transformed by the congruent transformation drawn by each hypothetical basis pair of three barycenter points of voxels. The database consists of model range data and these depth aspect images which are made by all possible pair of barycenter points. Objcet recognition and position estimation are achieved through two-dimensional image matching between the depth aspect image from the scene and the ones from the database. This image matching is based on the 'least quantile of residuals' which is robust against occlusion occurred in cluttered scene. Sparse barycenter points make the ICP algorithm and the verification process faster. The paper includes a formalization of the proposed method and some experimental results with real objects. |
| キーワード(和) | 距離データ / 物体認識 / 距離アスペクト画像 / ロバスト性 / 空間分割 / ICP |
| キーワード(英) | Range image / Object recognition / Depth aspect image / Robustness / Space division / ICP algorithm |
| 資料番号 | PRMU2002-33 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2002/6/21(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 規則的データ分割によるフレーミングと距離アスペクト画像に基づくロバスト物体認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Object Recognition based on Regular Framing and Depth Aspect Image |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 距離データ / Range image |
| キーワード(2)（和/英） | 物体認識 / Object recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 距離アスペクト画像 / Depth aspect image |
| キーワード(4)（和/英） | ロバスト性 / Robustness |
| キーワード(5)（和/英） | 空間分割 / Space division |
| キーワード(6)（和/英） | ICP / ICP algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 武口 智行 / Tomoyuki TAKEGUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Faculty of Engineering, Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金子 俊一 / Shun'ichi KANEKO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Faculty of Engineering, Hokkaido University |
| 発表年月日 | 2002/6/21 |
| 資料番号 | PRMU2002-33 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 156 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |