| 講演名 | 2007-09-03 高ノイズレベルにおける基礎行列の最尤推定(一般セッション3,顔・ジェスチャの認識・理解) 金谷 健一, 菅谷 保之, |
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| 抄録(和) | 2画像間の対応点から基礎行列を計算するさまざまな手法が提案されているが,本論文では高ノイズレベルにおける画像面上の最尤推定を厳密に計算する新しい方法を示す.これは従来のような仮の3次元復元を介する高次元空間の探索とは異なり,低ノイズレベルに対する方法を反復適用するものであり,計算が単純である.この方法をシミュレーションおよび実画像データに適用し,低ノイズレベル法に比べて精度に意味のある差が現れないことを示す.これにより,従来の低ノイズレベルに対する方法で十分であることが結論される. |
| 抄録(英) | Many methods have been proposed for computing the fundamental matrix from noisy point correspondences over two images. This paper presents a new method for computing exact maximum likelihood in the image plane for high noise level. Unlike existing such methods, our method iteratively applies a simple method for low noise level, greatly simplifies the computation. Using simulated and real images, we show that no significant accuracy improvement is observed as compared with the low noise level method, concluding that the low noise level method is sufficient for practical applications. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2007-56,HIP2007-65 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HIP |
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| 開催期間 | 2007/8/27(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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| 副委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Human Information Processing (HIP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高ノイズレベルにおける基礎行列の最尤推定(一般セッション3,顔・ジェスチャの認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Maximum Likelihood Estimation of the Fundamental Matrix in the Presence of Large Noise |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金谷 健一 / Kenichi Kanatani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学大学院自然科学研究科 Department of Computer Science, Okayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 菅谷 保之 / Yasuyuki Sugaya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学情報工学系 Department of Information and Computer Sciences, Toyohashi University of Technology |
| 発表年月日 | 2007-09-03 |
| 資料番号 | PRMU2007-56,HIP2007-65 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 207 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |