ビルのシルエットと地図データベースを用いた市街地シーンの認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1997-07-24
• タイトル: ビルのシルエットと地図データベースを用いた市街地シーンの認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recognition of Urban Scene Using Silhouette of Buildings and City Map Database
• 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: 東京大学工学系研究科
• 著者所属: 東京大学工学系研究科
• 著者所属: 東京大学工学系研究科
• 著者所属: 東京大学工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者名: 劉佩林; 呉イ; 池内, 克史; 坂内, 正夫
• 著者名(英): Peilin, Liu; Wei, Wu; Katsushi, Ikeuchi; Masao, Sakauchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では、実世界からの情報を自動的に収集統合することを目的とするビルのシルエットと市街地地図データベースを用いた市街地シーンの認識の一手法を述べる。市街地のシーンにおけるオブジェクトは殆ど建物であり，またシルエットのオブジェクトとして高い建物が多い．市街地で撮影した映像から空部分と接するシルエットを抽出して、与えられた閾値より高い位置にあるシルエットをマッチングの入力データとする。カメラの位置と方向の情報に基づき，地図からシルエットになる可能性がある建物の幾何情報を得，これらの建物のシルエットの線分を生成し，画像から抽出された線分とマッチングする。入力データとモデルとの対応づけ探索は2段階によって行う。(）線分ベクトルの大局対応にはDPマッチング手法が利用される。(）得られた対応仮説に対して、類似度評価を行う。最小類似変換コストの探索によって、より精密な対応関係が生成できる。実画像を通して、本手法は特徴抽出の誤差や、センサー出力の誤差、不完全モデル環境に対して有効であることを検証した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes an approach for understanding urban scenes by recognizing key buildings in silhouette using model-based object recognition scheme. A city map-database is used to build a world model, based on the information of location and orientation of the video camera, The correspondence searching between the image and the model are implemented by two stages. The general correspondence hypotheses between the line vectors extracted from the silhouette of ground objects and the model are established by using dynamic programming technique. Based on the general correspondence hypotheses, the local position relations of the correspondences are estimated by computing the local similarity degrees. The best correspondences between the image and the model are searched with the minimal cost of the estimation. Experimental results show that the proposed urban scene understanding approach is robust, fast, and accurate even in the presence of errors in the feature detection, sensor uncertainty, and incomplete model.
• 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 1997, 号 70(1997-CVIM-106), p. 17-24, 発行日 1997-07-24
• 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