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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2007-05-25 09:30 学習データの最小化と高速処理を目的とした三次元物体認識 ○木村将之（名工大）・天野敏之（奈良先端大）・玉木 徹（広島大）・梅崎太造（名工大）  PRMU2007-16 MI2007-16 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，画像対の相関から三次元物体の姿勢パラメータを推定できるEbC 法を改良して，三次元物体認識を行う手法を提案する．本手法は，学習により物体ごとに得られる二つの画像ベクトル(EbC 画像対) と未知入力画像の内積値により評価を行うため，小規模な学習データによる高速物体認識を実現できる．具体的には，認識対象物体の画像をEbC 画像対により生成される平面に投影すると，画像が平面の円周上に投影される性質を利用している．認識実験では，COIL-20 を用いて，提案手法の認識性能を検証した．さらに，従来良く知られているCLAFIC 法での認識結果と比較することにより，提案手法の有効性について考察した． |
| （英） | In this paper, a method to recognize 3-D object in parallel is proposed as the improvement of the EbC method that is a parameter estimation solution such as posture of the 3-D objects. The proposed method can realize high-speed object recognition with maintaining small learning data to compares an unknown object image with two image vectors, called EbC image pairs, provided every object by learning. In other words, the proposed method uses the property that projection points of target images are corresponding to circular edge of a plane that generated by EbC image Pair. In recognition experiment, recognition performance of proposed method was verified using COIL-20. Moreover, the effectiveness of the proposal method was considered from comparison with the recognition result in the CLAFIC method that is the method known well conventionally. |
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| キーワード | （和） | EbC法 / EbC画像対 / パラメトリック固有空間法 / グラム・シュミットの正規直交化法 / / / / |
| （英） | EbC-Method / EbC Image Pairs / Parametric Eigenspace Method / Gram-Schmidt orthonormalization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 57, PRMU2007-16, pp. 85-89, 2007年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2007-16 | |
| 発行日 | 2007-05-17 (PRMU, MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2007-16 MI2007-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI |
| 開催期間 | 2007-05-24 - 2007-05-25 |
| 開催地（和） | 三重大学 講堂小ホール |
| 開催地（英） | Mie Univ. |
| テーマ（和） | センシング技術とその応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2007-05-PRMU-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習データの最小化と高速処理を目的とした三次元物体認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | 3D object recognition for learning data minimization and high-speed processing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | EbC法 / EbC-Method |
| キーワード(2)（和/英） | EbC画像対 / EbC Image Pairs |
| キーワード(3)（和/英） | パラメトリック固有空間法 / Parametric Eigenspace Method |
| キーワード(4)（和/英） | グラム・シュミットの正規直交化法 / Gram-Schmidt orthonormalization |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 将之 / Masayuki Kimura / キムラ マサユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Institute of Technology) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 天野 敏之 / Toshiyuki Amano / アマノ トシユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 玉木 徹 / Toru Tamaki / タマキ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima University) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梅崎 太造 / Taizo Umezaki / ウメザキ タイゾウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Institute of Technology) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2007-05-25 09:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2007-16, MI2007-16 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.57(PRMU), no.58(MI) |
| ページ範囲 | pp.85-89 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2007-05-17 (PRMU, MI) |
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