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アイテム
ニューラルネットワークを用いた3次元物体の形状認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/123173
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/123173e85a73e2-ec75-4709-b90d-a4294db265da
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001336999.pdf (209.3 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1993-03-01 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューラルネットワークを用いた3次元物体の形状認識 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | A Study to Recognize Three-Dimensional Objects Using Neural Network. | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 武蔵工業大学 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 武蔵工業大学 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Musashi Institute of Technology. | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Musashi Institute of Technology. | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 3次元物体認識には大別して2つの方法がある.一つは,物体の2次元画像を2次元表現と比較する方法である.もう一つは,物体の3次データを獲得し,それをあらかじめ用意した3次元モデルと比較する方法である.前者においては2次元画像上の頂点座標を用いて物体を学習・認識する方法が提案されているが,3次元物体を2次元画像に写像する際に3次元情報が失われてしまう.また後者は数箇所から物体を撮影し,各矩離画像により3次元空間上で対応付けを行い3次元データを獲得することが考えられる.しかしこれは容易なことではない.ところでニューラルネットワークは,数少ない教師データにより一度ネットワークの結合の重み(結合荷重行列)を決定すれば,後は入力パターンを与えるだけでパターンマッチングが行えるという利点を持っている.そこで最近,パターン認識の応用研究が活発に行われている.ここでニューラルネットワークの学習法として,Rumelhartらの提案によるバックプロバゲーション(BP)アルゴリズムがパターン学習に有効であることが認められている.そして,2次元のイメージに対してニューラルネットワークを用いたエッジ抽出の有効性についても報告されている.そこで本稿では,物体の特徴となる3次元情報を失うことなく,また3次元空間上での対応付けの問題を解決し1枚の距離画像からでも認識が行えるようにするため,3次元座標を特徴量としこれをニューラルネットワークに適用した一手法について述べる. | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第46回, 号 人工知能及び認知科学, p. 127-128, 発行日 1993-03-01 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
