ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 84回
  3. 人工知能と認知科学

掌画像の局所特徴量を用いた物体照合の研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221053
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221053
310c96a5-cda8-4cce-8b12-6185c5ce4d93
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-5U-04.pdf IPSJ-Z84-5U-04.pdf (407.7 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル 掌画像の局所特徴量を用いた物体照合の研究
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
法大
著者所属
法大
著者名 佐久間, 実花

× 佐久間, 実花

佐久間, 実花

Search repository
藤田, 悟

× 藤田, 悟

藤田, 悟

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 物体を識別する代表的な手法として、画像特徴量を用いたマッチング手法がある。画像から局所特徴量を抽出し、画像間の対応点の幾何学的整合性を取るためにRANSACアルゴリズムを使用して射影変換行列を推測する方法である。この方法を掌の識別に応用した場合、特徴が弱いことと、非剛体による歪みによって、対応点の幾何学的整合性が取れず識別が困難になる。本論文では、高解像の掌の2次元画像を強調してORB特徴量を抽出し、特徴点の対応点を用いて相似三角形を逐次的に検出することで、歪みに強い物体照合手法を提案する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第84回全国大会講演論文集

巻 2022, 号 1, p. 627-628, 発行日 2022-02-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 14:19:05.013548
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3