カーネル非線形制約相互部分空間法による物体認識  [in Japanese] Kernel Nonlinear Constrained Mutual Subspace Method and Its Application for 3D Object Recognition  [in Japanese]

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Abstract

本論文では, 新しいパターン認識法, カーネル非線形制約相互部分空間法を提案し, これに基づいて高性能なView-based物体認識を実現する. 物体の見え方パターンの分布が特徴空間の低次元部分空間で表せる場合, View-based物体認識は部分空間の構造的な類似性を測る問題へと帰着される. この点において, 部分空間の構造的な類似性を両者のなす正準角で測る一連の部分空間法ベースの方法, 特に制約相互部分空間法は三次元物体認識との適合性が極めて高いといえる. しかしながら, この方法が有効となるのは, 各物体の見え方パターンの分布が重なりなく, 低次元の部分空間で表現できる場合である. 物体の姿勢や照明条件の大きな変動により, このような表現が困難な場合には, 高い識別性能は望めない. そこで本論文では, カーネル非線形主成分分析を適用して, 制約相互部分空間法の非線形識別への拡張を試みた. 三次元モデルに対する多視点画像を用いた評価実験により, 物体の姿勢が大きく変動しても, 提案法は安定して高い識別性能を得ることができることを確認した.

Journal

  • The IEICE transactions on information and systems Pt. 2

    The IEICE transactions on information and systems Pt. 2 88(8), 1349-1356, 2005-08-01

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  21

Cited by:  11

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110003225274
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11340957
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09151923
  • NDL Article ID
    7438741
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-1853
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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