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アイテム
Procrustes Analysisを用いた姿勢推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77748
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/777487871ac9f-2389-4e87-973c-622bcaa199cb
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||
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公開日 | 2011-10-01 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Procrustes Analysisを用いた姿勢推定 | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
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 | ||||||||
広島大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
広島大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
広島大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
広島大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者名 |
寺門和哉
RaytchevBisser
玉木徹
金田和文
× 寺門和哉 RaytchevBisser 玉木徹 金田和文
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本論文では新しいアピアランスベースの姿勢推定手法であるLocal Procrustes Regression (LPR)を提案する.LPRでは,全ての学習サンプルとその姿勢パラメータ空間とのマップを学習するのではなく,テストサンプル近傍の学習サンプル同士の距離関係を学習に利用し,テストサンプルの姿勢パラメータを推定する.このとき Procrustes Analysis を用いてテストサンプル近傍の学習サンプルの低次元空間と,それに対応する姿勢パラメータ空間との位置合わせを行う.物体ごとに2つの回転軸において5度ずつサンプリングされた703枚の画像データセット Object Pose Estimation Database (OPED) を用いて実験を行った結果,提案手法の姿勢推定精度は半数以上の物体でSupport Vector Regressionより優れていることが示された. | |||||||
書誌情報 |
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集 巻 2011, p. 753-756, 発行日 2011-07-20 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |