階層的姿勢探索木を用いた単眼カメラからの高速3次元物体位置姿勢認識

DOI

書誌事項

タイトル別名
  • Fast 6D Pose Estimation from a Monocular Image Using Hierarchical Pose Trees

抄録

単眼カメラ画像からテクスチャレス物体の3次元位置姿勢を高速に認識する手法として，テンプレートマッチングに基づく手法がこれまで多く提案されてきた．しかし認識対象となる3次元姿勢範囲が広い場合に，照合に用いるテンプレートの数が膨大になり処理速度が低下するという課題があった．この課題に対して本研究では，透視投影に基づく累積勾配方向特徴量（PCOF）と階層的姿勢探索木（HPT）の二つの手法を提案する．PCOFは対象物体の3次元CADを様々な視点から見た2次元投影画像を用いて特徴抽出を行っており，3次元姿勢変化による対象物体の見えの変化に対する許容性と複雑背景に対する頑健性とを兼ね備えている．HPTは各視点において作成された大量のテンプレートに対して，類似度に基づいたクラスタリングとテンプレートの低解像度化を行うことで構築されており，数万個の3次元姿勢候補の中から高速に絞り込み探索を行うことが可能である．9種類の金属部品を様々な方向から撮影したデータセットを用いて評価実験を行い，PCOFとHPTを組み合わせた提案手法が3次元物体位置姿勢認識の高速性・正確性両面において既存手法を上回ることを確認した．

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390846637104150016
  • DOI
    10.14923/transinfj.2016iup0001
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

問題の指摘

ページトップへ