- 著者
-
金谷健一
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.35, no.2, pp.201-209, 1994-02-15
- 参考文献数
- 38
- 被引用文献数
-
42
画像データを解析して3次元情報を抽出する場合に、通常は多数のデータに最小二乗法を適用して、ノイズに対するロバスト性を増している。本諭文ではまずコンピュータビジョンに典型的に現れる最小二乗法では、その重みを最適に選んでも解に統計的な偏差があることを指摘する。そして、統計解析によって偏差を除去する「くりこみ法」と呼ぷ手法を定式化する。これを消失点や出現点の推定、コニックの当てはめ、3次元運動解析に適用した例を示し、画像の誤差についての情報がなくても精度が向上することを確認する。