特徴空間における識別性能が高いキーポイントを用いた3次元物体認識

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS14046

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2014/03/28

タイトル(英語): 3D Object Recognition using High Identificational Keypoints in a Feature Space

著者名: 武井 翔一(中京大学),秋月 秀一(中京大学大学院),橋本 学大学院(中京大学大学院)

著者名(英語): Takei Shoichi(Chukyo University),Akizuki Shuichi(Graduate School of Chukyo University),Hashimoto ManabuGraduate School of (Graduate School of Chukyo University)

キーワード: ３次元物体認識|特徴空間|特徴点選択|３次元コンピュータグラフィックス|ロボットビジョン|ばら積み物体|3D object recognition|Feature space|Extraction of feature point|3D-CG|Robot vision|Randomly stacked objects

要約(日本語): 特徴空間において識別性能が高い特徴点をキーポイントとし，これを用いてばら積み物体の3次元位置姿勢を高信頼に認識できる手法を提案する．識別性能は，特徴点周りから記述した特徴量において，姿勢変化による特徴量の変動などの外乱に対する安定性と，他の特徴量との分離性によって評価される．実験の結果，提案手法は従来のVPM法に対して，認識成功率が33.6%から91.4%に向上し，処理時間1.43秒であることを確認した．

要約(英語): We propose a reliable 3D object recognition method using keypoints which have high identification performance in a feature space. Keypoints used in this research have two properties. One is the stability against disturbance, the another is separability for other feature points. The proposed method has achieved reliable recognition for randomly stacked objects.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,243 Kバイト