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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. Vol.46
  4. No.SIG15(CVIM12)

部分空間法の理論拡張と物体認識への応用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18022
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18022
c6aeaf52-d375-4074-b17c-8e6a500a7bdc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TCVIM4615005.pdf IPSJ-TCVIM4615005.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2005-10-15
タイトル
タイトル 部分空間法の理論拡張と物体認識への応用
タイトル
言語 en
タイトル A Theoretical Extension of the Subspace Method \\and Its Application for 3D Object Recognition
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 総合論文
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
筑波大学大学院システム情報工学研究科
著者所属
株式会社東芝研究開発センター
著者所属(英)
en
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Research and Development Center, TOSHIBA Corporation
著者名 福井, 和広 山口, 修

× 福井, 和広 山口, 修

福井, 和広
山口, 修

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著者名(英) Kazuhiro, Fukui Osamu, Yamaguchi

× Kazuhiro, Fukui Osamu, Yamaguchi

en Kazuhiro, Fukui
Osamu, Yamaguchi

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では部分空間法から相互部分空間法,制約相互部分空間法,さらにはその非線形化に至る一連の理論拡張と,これにより実現される3次元物体認識に対する新しいアプローチについて述べる.一般に物体の見え方パターンの分布は特徴空間において局所的に分布するため,特徴空間内の低次元の部分空間で表現できる.ここで見え方パターン分布がその物体の3次元形状を反映していることを考えると,いったん,見え方パターン分布から部分空間を生成できれば,3次元物体認識は部分空間どうしの構造的な類似性を測る問題へと変換される.したがって,2つの部分空間のなす正準角に基づいて識別する一連の部分空間法ベースの認識法は,3次元物体認識との適合性がきわめて高いといえる.さらに,より高い識別性能を実現するためには,2つの物体形状の差異が現れる画像特徴を認識において選択的に用いることが有効である.これは制約相互部分空間法と呼ばれる枠組みにおいて,部分空間の差異を表す一般化差分部分空間を導入し,比較すべき部分空間の一般化差分部分空間への射影に対して正準角を測ることで実現できる.本アプローチの有効性は顔画像認識の実験結果により示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper describes a theoretical extension of the Subspace Method to the Constraint Mutual Subspace Method, and the nonlinear kernel Constraint Mutual Subspace Method. The extension can enable us to realize a new approach in a framework of appearance-based 3D object recognition. Our approach recognizes each object based on the similarity between the distributions of input appearance patterns and reference appearance patterns. The distribution of appearance patterns of each object is represented by a low-dimensional linear subspace. Then, the similarity between two subspaces is measured using the multiple canonical angles between them. Using these, our approach can easily measure the similarity between two distributions. The validity of our approach is demonstrated through fundamental experimental results of face recognition.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11560603
書誌情報 情報処理学会論文誌コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 46, 号 SIG15(CVIM12), p. 21-34, 発行日 2005-10-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7810
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-22 23:01:04.420323
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