積分特徴と部分空間法を用いた高速三次元物体認識の実データへの適用

摘要

As a previous work, we proposed a method of high-speed 3D object recognition using linear subspace method and our 3D features. This method enables matching of 3D models in a database and partial models with any size in any posture in a 3D scene, with highly short computation time. In this paper, we experiment on the performance of our method using real 3D models and 3D scenes, which are measured in a day-to-day human environment. In the experiments we compare our method with conventional methods using Spin-Images and Textured Spin-Images. Moreover, we demonstrate and discuss the performance of our method on searching for objects in arnreal 3D scene.%本稿では，部分空間法とカラー立体高次局所自己相関特徴による高速三次元物体認識を用いて，実世界で計測した物体の断片的な三次元データに対する特定物体認識を行い，考察する．先行研究では，学習したデータベースの三次元物体の一部分を人手で切り出しテストデータとする仮想的なセットアップの実験を行い，本手法の有効性を示すにとどまっていた．本稿では，実環境にさまざまな姿勢で配置した物体を計測してこれらの認識実験を行い，従来特徴量であるSpin Image，Textured Spin Imageを用いた手法との比較を行う．さらに，学習した物体に関して，各々の物体が実環境中のどこに存在するかを探索する問題に取り組み，本システムの定性的な評価を行う．