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画像からのロバストな楕円検出:今年度は画像から抽出したノイズや円弧以外のエッジセグメントを含むデータに対して、正しく楕円を当てはめる手法を提案して、実画像実験により提案手法の有効性を確認した。提案手法は1)RANSACを用いて楕円以外のデータを除去しながら楕円を当てはめ、2)複数の当てはめ結果を統合することで部分的にしか写っていない楕円に対しても正しい検出を行うものである。既存の他の手法と比較を行い、提案手法によって正しい楕円が検出できることを確認した。(公開の見合わせ)
物体の全周3次元復元:物体の全周を精度よく追跡するために今年度は特徴点の追跡結果から検出した誤追跡データから追跡を誤ったフレームを検出する手法を提案した。本手法は、誤追跡データの各フレームに対してアフィン空間当てはめを用いて追跡の信頼性判定を行うことで誤りフレームを検出するものである。特徴点追跡を行うと最初に抽出した特徴点とは異なる特徴点を途中から追跡することがある。我々は提案手法に基づいて追跡軌跡の中から一番長く正しい追跡を行った特徴点を検出する手法も提案した。
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