Linear 3-D object pose estimation with dense sample images : Discussions about limitation of parameter estimation ability by the linear regressions
Proceedings of MVA 2009 : IAPR Conference on Machine Vision Applications
287-290 頁
2009-05 発行
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| ファイル情報(添付) | |
| タイトル ( eng ) |
Linear 3-D object pose estimation with dense sample images : Discussions about limitation of parameter estimation ability by the linear regressions
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| 作成者 |
Amano Toshiyuki
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| 収録物名 |
Proceedings of MVA 2009 : IAPR Conference on Machine Vision Applications
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| 開始ページ | 287 |
| 終了ページ | 290 |
| 抄録 |
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 discuss its potential by the learning of the dense samples. For the learning process, we employed a sequential regression coefficient calculation algorithm and realize its calculation for dense samples with reasonable computational cost. Through the experimental result, we discuss about the limitation of parameter estimation ablity by the linear regression.
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| NDC分類 |
電気工学 [ 540 ]
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| 言語 |
英語
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| 資源タイプ | 会議発表論文 |
| 出版者 |
Machine Vision and Application Organization
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| 発行日 | 2009-05 |
| 権利情報 |
Copyright (c) 2009 MVA Conference Committee
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| 出版タイプ | Version of Record（出版社版。早期公開を含む） |
| アクセス権 | オープンアクセス |
