モデル選択によるランク推定と複数運動の分離

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2001-03-08
• タイトル: モデル選択によるランク推定と複数運動の分離
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Rank Estimation by Model Selection for Multibody Motion Segmentation
• 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: 群馬大学工学部情報工学科
• 著者所属: 群馬大学工学部情報工学科
• 著者所属: （株）朋栄放送システム開発部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Gunma University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Gunma University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Broadcast Division, FOR-A Co. Ltd.
• 著者名: 金谷健一; 黒澤, 典義; 松永, 力
• 著者名(英): Kenichi, Kanatani; Noriyoshi, Kurosawa; Chikara, Matsunaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 複数画像間の対応点を独立に移動する物体に分割するCosteira-Kanade法やGearの方法、およびそれらを拡張した「部分空間分離法」や「アフィン空間分離法」では、物体の個数の推定が最も困難である。これは数学的には誤差のある行列のランクの推定に帰着する。本論文ではこれに「モデル選択」によって経験的なしきい値なしに判定できることを示し、その規準として「幾何学的AIC」、「幾何学的MDL」、および「大津・市村の判別規準」を実験的に比較する。最後に、得られた分割の事後評価や解の選択の基準のためのF検定およびモデル選択を定式化する。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the subspace separation method or the affine space separation method that generalize the Costeira-Kanade method and Gear's method for multibody motion segmentation, the most difficult task is to estimate the number of objects. Mathematically, it reduces to estimating the rank of a matrix in the presence of noise. We show that we can estimate the rank by model selection without introducing any thresholds that need to be adjusted empirically. We experimentally compare the geometric AIC, the geometric MDL, and the Otsu-Ichimura criterion. Finally, we formulate the F-test and the model selection for a posteriori evaluation of the separation and selection of the solution.
• 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 2001, 号 23(2000-CVIM-126), p. 17-24, 発行日 2001-03-08
• 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