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現実物体操作の多視点観測による面状柔軟物体モデルのパラメタ推定

机译:基于多视角实物操纵的平面柔性物体模型参数估计

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摘要

操作中の面状柔軟物体を複数台カメラで観測することで得られる多視点シルエット画像を用いて,面状柔軟物体の形状変化を記述する柔軟物体モデルのパラメタ値を推定する手法を提案する.従来の柔軟物体モデルのパラメタ推定手法では,再現対象である現実物体の3次元形状を利用する.面状柔軟物体の形状は操作にともない様々に変化するが,物体に計測方向から不可視な領域が存在する場合,安定してその3次元形状を計測することは困難である.従来は計測可能な形状となる操作のみを扱っているが,これはモデルが再現可能な操作·形状の種類に影響する.本研究では,3次元形状よりも安定して獲得できる多視点シルエット画像を用い,モデル形状と現実物体の形状が利用カメラの全てのシルエットと一致するパラメタ値を獲得することで,現実物体形状を同一モデルの変形結果として再現可能なパラメタ値を推定する.シミュレーションデータを用いた実験により,提案手法の有効性を評価した.
机译:我们提出一种用于估计柔性物体模型的参数值的方法,该方法使用通过在多个相机下观察平面柔性物体而获得的多视点轮廓图像来描述平面柔性物体的形状变化。传统的柔性物体模型的参数估计方法使用要再现的真实物体的三维形状。平面柔性物体的形状随操作而变化,但是,如果物体从测量方向具有不可见区域,则难以稳定地测量其三维形状。过去,我们只处理形状可测量的操作,但这会影响模型可以复制的操作类型和形状。在这项研究中,我们使用了比三维形状更稳定地获取的多视点轮廓图像,并获取了与模型形状和真实物体形状相匹配的参数值以及用于获得真实物体形状的所有摄像机轮廓。估计可重现的参数值作为同一模型的变形结果。通过使用模拟数据进行实验,评估了该方法的有效性。

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