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パーティクルフィルタとハフ変搎の仮説統合による消失点の追踖

机译:通过整合粒子过滤器和霍夫假设来追踪消失点

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摘要

時系列画像からの消失点追跡手法を提案する.本手法では,パーテイクルフィルタの枠組みを利用rnして,複数の仮説群により離散的な確率密度として消失点を表現するとともに,各仮説のゆう度を直線検出用ハrnフ変換におけるパラメータ空間の投票度数をもとに検証することで,消失点を追跡する.パラメータ空間の各点rnは特徴点群によって支持される直線仮説を表現しており,消失点仮説はその直線仮説群によって支持され,消失rn点は消失点仮説群の上に成り立つ.すなわち,特徴点から消失点までを仮説によって連結する.これにより,直rn線をいったん検出するといった段階的な処理を行うこともなく,また,パーティクルフィルタやハフ変換のそれrnぞれがもつ特性を引き継いだ頑健な手法が実現できる.本手法は比較的高速であり,リアルタイム処理に通してrnいる.車載カメラ映像を用いた実験でもそれらの有効性を確認することができた.
机译:我们提出了一种从时间序列图像中追踪消失点的方法,该方法利用粒子滤波器的框架,通过多个假设组将消失点表示为离散的概率密度。通过在Harnoff变换中基于参数空间的投票频率来验证消失点来进行跟踪,以进行线检测,参数空间中的每个点rn代表特征点组支持的线假设。消失点假设由线性假设组支持,而消失rn点基于消失点假设组,即,通过该假设将特征点与消失点联系起来。可以实现一种健壮的方法,该方法分别继承粒子滤波器和霍夫变换的特征,而无需执行诸如有我们能够使用车载摄像头图像确认其在实验中的有效性。

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