ニューラルネットワークを用いた物体の曲率符合抽出の一手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1997-03-27
• タイトル: ニューラルネットワークを用いた物体の曲率符合抽出の一手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method to Recover Curvature Sign of Object Using Neural Network
• 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: 名古屋工業大学大学院電気情報工学専攻
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院電気情報工学専攻
• 著者所属: Dept. of Computer Science The University of British Columbia
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院電気情報工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Dept. of Electrical and Computer Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Dept. of Electrical and Computer Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Computer Science, The University of British Columbia
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Dept. of Electrical and Computer Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者名: 村上, 正充; 岩堀祐之; RobertJ.WOODHAM; 石井, 直宏
• 著者名(英): Masamitsu, Murakami; Yuji, Iwahori; Robert, J.Woodham; Naohiro, Ishii
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では、三方向での照明条件のもとで撮像した物体の各点での濃淡画像をもとに、同一照明条件での球画像にRBFニューラルネットワークによる写像を行い、その近傍5点の位置関係から曲面の分類を行なうことによって曲率符合を局所的に抽出する新しい手法を提案した。本論文の手法では、物体の反射特性の関数を仮定することなく、かつ、物体の任意の点での具体的な傾き等の値を求めることなく、濃淡情報から直接的に曲率の符合を抽出した。曲率情報は視点に依存しない物体形状の情報であり、実画像による実験では、良好な曲率符合の抽出結果が得られた。またRBFニューラルネットワークの逆変換により、対象物体の曲面分類結果に対する局所的な信頼性の評価が行なえることも示した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper proposes a new photometric method to recover the local curvature sign using neural network. RBF neural network map the image irradiances at the neighbor pixels for the test object taken from three different illuminating directions onto the sphere images taken under the same illuminating condition. Then, the sign of curvature is determined locally from the relation of the locations on the sphere. The method is empirical and directly recovers the curvature sign without knowing the values of surface gradient. Further, the method can also get the local confidence estimate using the two step RBF neural networks for the obtained results. Results are demonstrated by the experiments for real images.
• 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: 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 1997, 号 31(1996-CVIM-104), p. 23-30, 発行日 1997-03-27
• 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