著者

渡邊 俊彦 齊藤 佑一

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第28回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.991-993, 2012 (Released:2013-07-25)

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コンピュータビジョンの分野では,カメラやプロジェクタなどの光学系の計測データを前提とするため,ノイズに強いモデリングアルゴリズム開発が重要な課題の一つである.RANSACアルゴリズムは広く適用されているが,ノイズの割合が大きくなるにつれて,その精度が劣化することが知られている.本研究では強化学習に基づくファジィRANSACを提案し,数値実験によりその基本性能を評価した.従来技術と比較してロバスト性が改善されることを示した.