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アイテム
移動カメラ画像からの3次元形状復元・自己位置推定(SLAM)と高密度な3次元形状復元
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/98007
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/98007c848d26a-ed8f-40eb-a5a5-fb0e18af587c
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||
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公開日 | 2014-01-16 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 移動カメラ画像からの3次元形状復元・自己位置推定(SLAM)と高密度な3次元形状復元 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | CVIMチュートリアル・活動報告 | |||||
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 | ||||||
株式会社東芝研究開発センター | ||||||
著者名 |
関晃仁
× 関晃仁 |
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論文抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) は,未知の環境の中でセンサの自己位置と,周囲の環境地図を構築していく技術である.本稿では,SLAM 技術を用いた移動カメラで撮影された画像からの周囲環境の 3 次元形状復元と,カメラの自己位置推定について,処理の流れに沿って基本的な理論と公開されているソースコードを結びつけて説明する.一度カメラの自己位置が推定できれば,より密度の高い詳細な 3 次元形状を復元できる.高密度な 3 次元形状復元を,画像間の対応づけを画像内でローカルに行う方法と画像全体を使う方法の 2 つに分けて説明する.また,実験に適したカメラとレンズの選定方法について説明する.本稿では,これから 3 次元形状復元やカメラの自己位置推定を実装する読者がどのような処理が必要なのかを理解し,より深く調べるためのポインタとなることを念頭に説明を進める. | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||
書誌情報 |
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 2014-CVIM-190, 号 40, p. 1-8, 発行日 2014-01-16 |
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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 |