稠密なサンプル画像を用いた3次元物体の線形姿勢推定 : 線形回帰によるパラメータ推定の能力限界に関する考察

Linear 3D object pose estimation with dense sample images

Tamaki Toru

Amano Toshiyuki

MIRU 2008 画像の認識・理解シンポジウム論文集

線形回帰による画像のパラメータ推定は,画像ベクトルの次元が高いため回帰係数の決定には非常に高い自由度を有する。本稿では,線形回帰において逐次更新による回帰係数の算出方法を提案し,稠密な学習サンプルに対して現実的な計算コストでの回帰係数の計算を実現する。また,この手法を3次元物体の姿勢推定に応用し,coil-20を用いた実験結果より線形回帰による3次元物体の線形姿勢推定の能力限界について考察する。

In the image parameter estimation by the linear regression, it has very high degrees of freedom for the decision of regression coefficients, because the dimension of image vector is huge high. In this paper, we propose a sequential regression coefficient calculation algorithm, and we realize its calculation for dense samples with reasonable computational cost. Moreover, we apply this method to the pose estimation of the 3-D object, and we discuss about limit of parameter estimation ability by the linear regression with the coil-20 image library.

線形回帰

逐次更新

姿勢推定

linear regression

sequential calculation

pose estimation

Electrical engineering [ 540 ]

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