| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2017-11-01 |
| タイトル |
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タイトル |
ニューラルネットワークに基づくパノラマ画像を用いたカメラ位置姿勢推定 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
テーマセッション3 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属 |
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九州大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
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en |
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Kyushu University |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者名 |
花崎, 厚年
内山, 英昭
島田, 敬士
谷口, 倫一郎
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| 著者名(英) |
Atsutoshi, Hanasaki
Hideaki, Uchiyama
Atsushi, Shimada
Rin-ichiro, Taniguchi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本稿では，パノラマ画像に対する入力画像のカメラの位置姿勢 (平面射影行列) を推定する手法を提案する．提案手法では，DNN に基づくクラス識別を用いた入力画像のパノラマ画像上での位置推定と，入力画像とパノラマ画像間の画像の位置合わせを組み合わせることで，高精度な平面射影行列の推定を実現する．初めに，パノラマ画像を矩形領域に分割して構築した視点クラスを定義し，各視点クラスの画像領域に対して様々な平面射影変換に基づく学習用画像群を生成する．次に，生成した画像群と視点クラスの対応を DNN に訓練させ，入力を画像，出力を視点クラスとする DNN を構築する．入力画像に対する平面射影行列推定では，初めに訓練させた DNN を用いて入力画像の視点クラスを推定する．次に，視点クラスの位置を初期値とし，最適化に基づく入力画像とパノラマ画像間の画像の位置合わせを行うことで，平面射影行列を高精度に推定する．実験では，各視点クラスの画像群生成方法と視点クラスの推定精度の関係を定量的に評価し，本手法の制約を考察する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628338 |
| 書誌情報 |
研究報告デジタルコンテンツクリエーション（DCC）
巻 2017-DCC-17,
号 27,
p. 1-7,
発行日 2017-11-01
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8868 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DCC17017027.pdf (4.6 MB)
