パーティクルフィルタと適応ベクトル量子化による柔軟変形物体の追跡と特徴量抽出

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2011/12/01

タイトル(英語): Tracking and Feature Extraction of Easily Deformable Object Using Particle Filter and Adaptive Vector Quantization

著者名: 西田　健（九州工業大学），生駒　哲一（九州工業大学），黒木　秀一（九州工業大学），坂本　哲三（九州工業大学）

著者名(英語): Takeshi Nishida (Kyushu Institute of Technology), Norikazu Ikoma (Kyushu Institute of Technology), Shuichi Kurogi (Kyushu Institute of Technology), Tetsuzo Sakamoto (Kyushu Institute of Technology)

キーワード: PF-mCRLアルゴリズム，柔軟変形物体，特徴量抽出　　PF-mCRL algorithm，easily deformable object，feature value extraction

要約(英語): PF-mCRL method is a rapid and robust information extraction method for non-Gaussian probability distribution by combination of a particle filter (PF) and an adaptive vector quantization algorithm mCRL (modified Competitive Re-initialization Learning). In this research, a novel method for tracking and shape estimation of easily deformable object in dynamic scene by using the PF-mCRL is proposed. Moreover, several feature value extraction methods from output of PF-mCRL useful for the robot handling are proposed. Further, effectiveness of this proposed method is shown by a real image experiments.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.131 No.12 （2011） 特集：電気関係学会東海支部連合大会

本誌掲載ページ: 2196-2203 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/131/12/131_12_2196/_article/-char/ja/