PointCloudデータにおける三次元物体パーツ分割のための法線推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-1

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Estimating Surface Normals in a PointCloud for 3D Object Segmentation

著者名: 辻林 拓弥(大阪府立大学),井上 勝文(大阪府立大学),吉岡 理文(大阪府立大学)

著者名(英語): Takuya Tsujibayashi|Katsufumi Inoue|Michifumi Yoshioka

キーワード: 法線推定|PointCloud|パーツ分割パーツ分割|Normal Estimation|PointCloud|Object segmentation

要約(日本語): 物体検出，姿勢認識，環境認識などの分野において，基盤となる課題のひとつに三次元物体のパーツ分割がある。本研究ではPointCloudで，三次元物体の表面を点群で表したものを扱う。この三次元物体をパーツ分割する先行研究に，物体表面の凹凸を利用するものがあり，凹凸の判定に近接する局所領域間の法線の関係を用いる。法線推定の従来手法に，1視点から撮影された物体の法線方向を推定する手法はあるが，全方面の物体の法線方向を正しく推定するものはなく，本研究でその手法を提案する。提案手法では，推定法線が物体表面を貫通する回数の偶奇で，推定法線が物体の内外どちらを向いているか判定し，内を向いているものを反転させる。貫通回数は，法線を軸とする円柱状にPointCloudを抽出し，クラスタリングすることで求める。19ジャンル，380種類の三次元物体データを用いて，各物体表面の法線を求め実験した結果，99％の法線推定精度を得た。

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