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アイテム
3次元線形結合を用いた因子分解法による物体形状とカメラ運動の復元
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/132217
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/132217246311ad-5646-4852-be0a-e4788eb9163e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | National Convention(1) | |||||
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公開日 | 1997-09-24 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 3次元線形結合を用いた因子分解法による物体形状とカメラ運動の復元 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | A New Factorization Method Based on 3D Linear Combination for Shape and Motion Recovery | |||||
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 | ||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
著者所属 | ||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
著者所属 | ||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
著者所属 | ||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
著者所属 | ||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||
著者所属(英) | ||||||
en | ||||||
Nara Institute or Science and Technology (NAIST) | ||||||
著者所属(英) | ||||||
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Nara Institute or Science and Technology (NAIST) | ||||||
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Nara Institute or Science and Technology (NAIST) | ||||||
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Nara Institute or Science and Technology (NAIST) | ||||||
著者所属(英) | ||||||
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Nara Institute or Science and Technology (NAIST) | ||||||
論文抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 近年, ステレオ画像や時系列画像から物体形状やカメラ運動を復元する研究が盛んに行なわれている。前者は, 複数カメラを必要とするのに対して, 後者は, 単一のビデオカメラにより撮影された時系列画像から物体形状とカメラ運動を復元する。後者の代表的な手法の一つに因子分解法がある。従来の因子分解法は, 特異値分解を用いて計測行列と呼ばれる画像内の特徴点の時系列データを分解することにより物体形状とカメラ運動を復元する。本研究では, 3次元線形結合を用いた因子分解法により計測行列を分解する手法を提案し, 因子分解法の高速化を試みる。rank-theoremによると計測行列の階数が3であるならば必ず3つの独立ベクトルが存在するため, 計測行列をそれらの線形結合で表現できる。このようにして, 直接3つの独立ベクトルを見つければ, 比較的簡単に分解ができ, 高速化が可能である。以下では, 提案手法の概要と有効性を検証した実験について述べる。 | |||||
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55回, 号 人工知能と認知科学, p. 313-314, 発行日 1997-09-24 |
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出版者 | ||||||
言語 | ja | |||||
出版者 | 情報処理学会 |