特徴点の位置分布に基づくランダムサンプリングによる平面領域のロバストな検出法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2004-01-22
• タイトル: 特徴点の位置分布に基づくランダムサンプリングによる平面領域のロバストな検出法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Robust Method for Detecting Planar Regions based on Random Sampling using Distributions of Feature Points
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 豊橋技術科学大学知識情報工学系
• 著者所属: 豊橋技術科学大学知識情報工学系
• 著者所属: 豊橋技術科学大学知識情報工学系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge - based Information Engineering Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge - based Information Engineering Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Knowledge - based Information Engineering Toyohashi University of Technology
• 著者名: 川上, 裕司; 伊藤, 吉弘; 金澤, 靖
• 著者名(英): Hiroshi, Kawakami; Yoshihiro, Ito; Yasushi, Kanazawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 未校正なステレオカメラにおいて，シーン内に存在する局所的な平面領域のロバストな抽出法を提案する．ここでは，予め画像の対応づけプログラム等により，画像の特徴点間の大まかな対応は取れているものとし，各特徴点に対して，他の全ての特徴点に対する距離を元にした確率分布を定義する．そして，その確率分布を用いて2重のランダムサンプリングによるRANSACを行なうことにより，シーン内の複数の平面領域を検出する．本手法は，ロバストかつ正確に平面領域を検出することができるだけでなく，画像内の直線検出のような他の局所特徴の検出に対しても応用できる．シミュレーションおよび実画像を用いた実験により，本手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a robust method for detecting local planar regions in a scene with an uncalibrated stereo. Our method is based on random sampling using distributions of feature point locations. For doing random sampling in RANSAC procedure, we use an uniform distribution and the distributions for each feature point defined by the distances between the point and the other points. We first choose a correspondence by using an uniform distribution and next choose candidate correspondences by using the distribution of the chosen point. Then, we compute a homography from the chosen correspondences and find largest consensus set of the homography for detecting a local planar region in the scene. We repeat this procedure until all regions are detected. We demonstrate that out method is robust to the outliers in the scene by simulations and real image examples.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2004, 号 6(2003-CVIM-142), p. 37-44, 発行日 2004-01-22
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会