法線差分ベクトルに基づく低次元特徴量を用いた高速3次元物体認識

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS14047

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): High-speed 3D Object Recognition using Low-dimensional Feature based on Difference of Normals

著者名: 永瀬 誠信(中京大学大学院),秋月 秀一(中京大学大学院),橋本 学(中京大学大学院)

著者名(英語): Nagase Masanobu(Graduate School of Chukyo University),Akizuki Shuichi(Graduate School of Chukyo University),Hashimoto Manabu(Graduate School of Chukyo University)

キーワード: 物体認識|３次元特徴点マッチング|法線特徴量|点群|ロボットビジョン|ビンピッキング|Object recognition|3D feature point matching|Difference of normals feature|Point cloud data|Robot vision|Bin-picking

要約(日本語): 本稿では，低次元特徴量に基づく高速な3次元物体認識手法を提案する．提案手法では，法線の差分ベクトルを用いることによって，特徴点の局所座標系と特徴ベクトルを同時に算出する．局所特徴量は低次元であるため，高速な対応点探索が可能である．実験の結果，従来法のSpin Image法に対して認識成功率が51.6%から98.2%に向上し，処理時間も83倍高速であることを確認した．

要約(英語): This paper introduces a high-speed 3D object recognition using low-dimensional features. In this method, local coordinate of feature points and feature vectors are calculated by using the Difference of Normals (DoN). DoN based features are low-dimension, so fast search can be achieved.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,539 Kバイト