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情報量基準による動画像解析の特異性の自動判定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53212
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53212aedc249e-4e69-4b74-900b-0dc8778ae900
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1995 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 1995-11-16 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 情報量基準による動画像解析の特異性の自動判定 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Automatic Singularity Test for Motion Analysis by an Information Criterion | |||||||
言語 | ||||||||
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(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Computer Science Gunma University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Computer Science Gunma University | ||||||||
著者名 |
金谷健一
× 金谷健一
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著者名(英) |
Kenichi, Kanatani
× Kenichi, Kanatani
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 2画像からカメラの3次元運動と物体の3次元形状を計算する動画像解析アルゴリズムは,物体が平面であったりカメラの運動が純粋回転であると破綻する.本論文では物体が平面とみなせるか、あるいはカメラの運動が純粋回転とみなせるかを画像の誤差に関する知識を用いず,さらに何らの恣意的なしきい値をも用いずに自動的に判定する新しい方法を示し,シミュレーション画像および実画像を用いた実験結果を示す.本論文で用いる基本原理は幾何学的情報量基準(I)で評価した「予測能力の高い」モデルを採用することであり、ロボディスクスやコンピュータビジョンの広い範囲の問題における幾何学的モデルの選択基準として新しい方法論を提起するものある. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | The structure-from-motion algorithm for computing the 3-D camera motion and the 3-D object shape from two views fails if the object is a planar surface or the camera motion is a pure rotation. This paper presents a new scheme for automatically judging whether or not the object can be regarded as a planar surface and whether or not the camera motion can be regarded as a pure rotation without using any knowledge about the noise in the images. This judgment does not involve any arbitrarily set thresholds, either. The basic principle of our scheme is to choose a model that has "higher predicting capability" measured by the geometric information criterion (AIC). The performance of our scheme is tested by real and synthetic image experiments. Our approach presents a new paradigm for geometric model selection in a wide range of problems of robotics and computer vision. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
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 1995, 号 108(1995-CVIM-097), p. 23-30, 発行日 1995-11-16 |
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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 |