講演名 2008-01-18
道路環境におけるSfMを用いた3Dテクスチャセグメンテーション(一般セッション4,CV/PR技術のVRへの応用)
姜 有宣, 山口 晃一郎, 内藤 貴志, 二宮 芳樹,
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抄録(和) 本稿では,道路環境理解のための技術として,車載カメラによるStructure from Motion(SfM)を利用したテクスチャセグメンテーション手法を提案する.提案手法では,まず時系列画像でSfMを適用いシーンの3次元構造の推定と移動物体の検出を行う.そして、高次局所自己相関関数からテクスチャの特徴ベクトルを抽出する.その際,SfMから得られた距離情報によって異なるマスクパターンを利用し,テクスチャセグメンテーションを行う.SfMとテクスチャセグメンテーションを統合することにより,各テクスチャパターンを識別するとともにその3次元位置を推定することができる.実画像を用いた実験で,提案手法によりテクスチャの識別と3次元位置の推定を行うセグメンテーションが可能であることを示す.
抄録(英) This paper presents a new texture segmentation method which can represent three dimensional structure for road environment scene using a Structure from Motion(SfM) module. The SfM module can reconstruct the three dimensional structure of the road scene and detect moving objects using estimation of ego-motion of the vehicle. According to the depth information which is obtained by SfM module, the texture features can be extracted from higher order local autocorrelation with different size of a mask pattern for the texture segmentation. By integrating the results of SfM module and texture segmentation, each texture pattern can be classified and localized in 3D road scene. Experimental results show that the proposed method can not only effectively classify the texture patterns of structures in 2D road scene but also represent segmented texture patterns as three dimensional structures, which is called 3D Texture Segmentation. The proposed system can expand into a dynamic 3D scene analysis system for vehicle environment perception in the future.
キーワード(和)
キーワード(英) Structure from Motion / higher order local autocorrelation / texture segmentation
資料番号 PRMU2007-189
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2008/1/10(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
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 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 ENG
タイトル(和) 道路環境におけるSfMを用いた3Dテクスチャセグメンテーション(一般セッション4,CV/PR技術のVRへの応用)
サブタイトル(和)
タイトル(英) 3D Texture Segmentation for Road Environment Scenes using a SfM Module
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) / Structure from Motion
第 1 著者 氏名(和/英) 姜 有宣 / Yousun Kang
第 1 著者 所属(和/英) (株)豊田中央研究所
Toyota Central R&D Labs,. Inc.
第 2 著者 氏名(和/英) 山口 晃一郎 / Koichiro Yamaguchi
第 2 著者 所属(和/英) (株)豊田中央研究所
Toyota Central R&D Labs,. Inc.
第 3 著者 氏名(和/英) 内藤 貴志 / Takashi Naito
第 3 著者 所属(和/英) (株)豊田中央研究所
Toyota Central R&D Labs,. Inc.
第 4 著者 氏名(和/英) 二宮 芳樹 / Yoshiki Ninomiya
第 4 著者 所属(和/英) (株)豊田中央研究所
Toyota Central R&D Labs,. Inc.
発表年月日 2008-01-18
資料番号 PRMU2007-189
巻番号(vol) vol.107
号番号(no) 427
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日