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アイテム
AKAZE特徴量を用いたSfM点群改善の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205155
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205155ce546425-0ff1-44b4-9c7b-65be41db243a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z82-5D-05.pdf (680.0 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | AKAZE特徴量を用いたSfM点群改善の検討 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 中部電力 | ||||||||
| 著者名 |
瀬川, 修
× 瀬川, 修
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 画像処理による3次元構造復元の手法としてSfM(Structure from Motion)が広く用いられている。SfMによる点群生成においては、フロントエンドの特徴点抽出が後処理に大きく影響するため、入力画像に対し初期段階で適切な特徴点を多く検出しておくことが望ましい。従来、局所特徴量に基づく特徴点抽出手法としては画素の勾配に基づくSIFTが多く用いられてきたが、SIFT以降の特徴点抽出アルゴリズムについては、SfMの性能に与える効果の定量評価が十分になされていない。本研究では特徴点抽出のアルゴリズムとしてAKAZEの利用を検討し、SIFTとの性能比較を行った。その結果、AKAZEでは入力画像から得られる特徴点数が3倍程度に増加し、SfMにおいて高密度でクオリティの高い点群が得られることが確認された。 | |||||||
| 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 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 67-68, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
