混在直線からの消失点・消失線と直線の同時推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1999-01-21
• タイトル: 混在直線からの消失点・消失線と直線の同時推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Line Clustering with Vanishing Point and Vanishing Line Estimation
• 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: 東京都立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 東京都立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 東京都立大学大学院工学研究科
• 著者所属: 横浜国立大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Tokyo Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Yokohama National University
• 著者名: 皆川, 明洋; 田川, 憲男; 守屋, 正; 後藤, 敏行
• 著者名(英): Akihiro, Minagawa; Norio, Tagawa; Tadashi, Moriya; Toshiyuki, Gotoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 従来の消失点・消失線検出手法は，まず特徴点群を同一直線上にあるべき点の集合にクラスタリングした後，各直線を検出してそれらが交わるべき点として消失点を決定し，さらに得られた複数の消失点から消失線を求めている．しかし，観測雑音を考慮した最適化問題として捉えた場合，これらの処理をすべて統合し，クラスタリング，直線検出，消失点・消失線検出を同時に行なうことが望ましい．そこで本稿では，特徴点群に含まれる観測ノイズに2次元正規混合分布モデルを仮定し，消失点・消失線を陽に含んだ形で尤度関数を定義することで，上記の同時検出を最尤推定問題として定式化する．さらにEMアルゴリズムに基づく反復計算手法を提案する．その際，パラメータの階層構造を考慮したパラメータ更新法ならびに計算量削減法についても検討し，それにより妥当な計算量で安定した収束が可能となることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the conventional methods to detect a vanishing point and a vanishing line, first the observed feature points are clustered into the collections each of which represents a difficult line, secondly the multiple lines are detected and the vanishing points are detected as a cross points of the lines, and lastly the vanishing line is detected based on them. However, in consideration of an optimization problem, these processes should be integrated and be achieved simultaniously. In this paper, we assume that the observed noise model for the feature points is a two-dimensional normal mixture and define the likelihood function including obviously a vanishing point and a vanishing line. As a result, the above simultanious detection can be formulated as a maximum likelihood estimation problem. Additionally, an iterative computation method to achieve this estimation is proposed based on the EM algorithm. In the method, we also propose the technique to gain a stable convergence and to reduce a conputational cost. The effectiveness of the proposed method with these techniques can be confirmed by the computer simulation results.
• 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 1999, 号 3(1998-CVIM-114), p. 65-72, 発行日 1999-01-21
• 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