6N-02
カメラ位置姿勢推定のためのキーポイント特徴量データベース照合の深層学習による高精度化
○中島由勝，斎藤英雄（慶大）
本論文では，視点が大きく変化するようなシーンにも耐性のあるカメラ位置姿勢推定手法を提案する．VGLのような従来の学習型カメラ位置姿勢推定手法ではSIFT等に比べ視点の変化には耐性があるが，一方でデータベースの容量の問題上データを圧縮する必要があり，特徴量が大きく変化するような対象物体に対する角度の浅い視点には対応できないという問題点がある．そこで本手法では非圧縮のデータベースを対象物体に対する視点の大まかな角度毎に用意し，深層学習により現在の視点の角度を推定することでデータベースを選択しマッチングを行う．評価結果では，VGLと比較して有効な特徴点数が大きく増加し精度が大幅に向上したことを示す．
footer 著作権について 倫理綱領 プライバシーポリシー セキュリティ 情報処理学会