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局所特徴量の多数の部分空間を用いた3次元物体認識とその高速化・高精度化

机译:使用许多局部特征子空间的3D对象识别及其速度和准确性的提高

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摘要

莫大な数の部分空間を用いて3次元物体を高速に認識する手法を提案する.通常,データベース中の部分空間とクエリとなる特徴量の類似度は,その部分空間へ射影した際の射影長を計算することで求められる.そのため,データベース中の部分空間の数が莫大になると,全ての部分空間との類似度を計算し,物体を認識するために,莫大な処理時間が必要となる.そこで我々は、莫大な数の部分空間のデータベースに対して,近似的に探索を行い,高速に物体を認識する手法を提案する.また,近似探索を行った場合でも認識率を維持するため,近似を用いて高速に部分空間の絞り込みを行い,絞り込んだ部分空間において正確な類似度の比較を行う手法も提案する(2段階処理).更に,この手法を相互部分空間法にも適用し,3次元物体の高速で高精度な認識を実現する.実験を行った結果,近似を用いて類似度の高い部分空間を求めて物体を認識した場合,近似を用いない場合に比べて処理時間を300分の1にすることができた.また,近似を用いて相互部分空間法を行うことで,ト近似を用いた部分空間法と比べて,認識率が60%以上向上した.
机译:我们提出了一种使用大量子空间来高速识别3D对象的方法。通常,数据库中的子空间与用作查询的特征量之间的相似度是通过计算投影到该子空间时的投影长度来获得的。因此,当数据库中的子空间数量变得巨大时,需要大量的处理时间来计算与所有子空间的相似度并识别对象。因此,我们提出了一种通过近似搜索大量子空间的数据库来高速识别物体的方法。为了即使在执行近似搜索时也能保持识别率,我们还提出了一种使用近似方法快速缩小子空间并在缩小的子空间中执行准确的相似度比较的方法(两步处理)。 )。此外,该方法还应用于相互子空间方法,以实现对3D对象的高速,高精度识别。作为实验的结果,当通过使用近似找到具有高相似性的子空间来识别对象时,与不使用近似的情况相比,处理时间可以减少到1/300。此外,与使用G近似的子空间方法相比,通过使用近似的互子空间方法,识别率提高了60%以上。

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