| Project/Area Number |
05780290
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
佐藤 嘉伸 大阪大学, 医学部, 助手 (70243219)
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| Project Period (FY) |
1993
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 1993)
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| Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 1993: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 物体認識 / 視覚学習 / 3次元形状解析 / 距離画像処理 / カテゴリーモデル / 階層的記述 / 形状照合 |
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| Research Abstract |
複数の距離画像の階層的分割結果から3次元物体のカテゴリーモデルを構成する方法を開発した。カテゴリーモデルの獲得では、形状記述同士の照合が問題となる。まず、本研究で用いる階層記述の照合に必要な拘束条件を明らかにし、照合を探索問題として定式化した。次に、階層的分割結果で明確にされる形状の階層性、および、形状特徴の安定性を利用した探索法を開発した。顔、あるいは手などを撮像した実距離画像から得られた階層的分割結果の照合により「顔」および「手」などのカテゴリーモデルを階層的構造記述として獲得できることを示した。記述の階層性と安定な形状特徴を利用することにより、従来法の問題点であった関係構造記述間の照合効率が格段に向上することを示した。
本研究では、1つのカテゴリーモデルを得ることを目的とした。しかし、複数のカテゴリーモデルを別個の独立な表現ではなく、それらを照合することにより、類似部分を共有し、差異部分のみを分離したモデルに統合することができる。本研究の照合法は、このためのカテゴリーモデル間の照合にも利用することができる。複数のカテゴリーモデルを含むモデルライブラリを効果的に検索できるように組織化を行う方法の検討が重要な今後の課題である。
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