混合整数線形計画法を用いた距離画像の位置合わせ

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-03-15
• タイトル: 混合整数線形計画法を用いた距離画像の位置合わせ
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Range Images Registration Using Mixed Integer Linear Programming
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: オリジナル論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京農工大学大学院工学府電子情報工学専攻
• 著者所属: キヤノン株式会社
• 著者所属: 東京農工大学大学院共生科学技術研究院先端情報科学部門
• 著者所属: 東京農工大学大学院共生科学技術研究院先端情報科学部門
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electronic and Information Engineering,Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Canon Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Division of Systems and Information Technology, Institute of Symbiotic Science and Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Division of Systems and Information Technology, Institute of Symbiotic Science and Technology, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者名: 榊原, 静; 鴻池, 祐輔; 品野, 勇治; 清水, 郁子
• 著者名(英): Shizu, Sakakibara; Yuusuke, Kounoike; Yuji, Shinano; Ikuko, Shimizu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 複数の視点から計測した距離画像を重ね合わせるための剛体変換を求める位置合わせは，3 次元物体のモデルを自動生成するための主要な技術の1 つである．一般に，位置合わせは，粗い位置合わせと詳細な位置合わせの2 つの段階に分けて行われることが多い．本論文では，混合整数線形計画問題を利用した粗い位置合わせ手法を提案する．まず，位置合わせを混合整数線形計画問題として定式化する．次に，定式化を利用して適切に設定する必要のある誤差値を自動調整するアルゴリズムを提案する．各計測点を十分識別できるような特徴量をもとにした既存の手法には，安定した特徴量を計算することが困難であることと，大域的な最適解が得られている保証がないという問題点がある．混合整数線形計画問題として定式化し，その最適解を用いて位置合わせを行うことにより，定められた条件下での最適性を保証することができる．また，特徴量は補助的な情報としてのみ利用し，対応点の数または対応点のずれを基にしていることから，特徴量の精度に対して非常に頑健である．よって，提案手法では前処理や視点の位置関係に関する知識を必要とすることなく位置合わせを行うことができる．実験結果より，距離画像の粗い位置合わせに対する提案手法の有効性が示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A novel coarse registration method using Mixed Integer Linear Programming (MILP) is proposed. Our approach finds the global optimal registration parameters that are independent of values of invariant features. In addition, our algorithm automatically adjusts error tolerance depending on accuracy of given range image data. First, without any assumptions about the variance of noise, we give a definition of the best balanced optimal registration that robustly aligns two range images with the best balanced accuracy. Next, we give two different MILP formulations for the coarse registration: minimization of errors between corresponding point pairs under the constraints on the number of correspondences, and maximization of the number of correspondences under the constraints on the error tolerance between corresponding point pairs. Then, we propose an algorithm finding the best balanced optimal registration of range images by solving these two MILP problems repeatedly. Our experimental results show that our method for coarse registration is highly effective.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 49, 号 SIG4(TOM20), p. 22-35, 発行日 2008-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会