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多次元特徴量直方体の相関関係を用いたオブジェクト認識方式FRCMの機能検証

机译:使用多维特征量平方相关性的目标识别方法FRCM的功能验证

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摘要

3Dオブジェクト認識を行う手法として、我々は画像内の認識対象の特徴を多次元直方体で表現し、複数の直方体同士間の相関量によって類似物を認識する手法FRCM (Feature Rectangle Correlation Method)を検討している。 本稿では、陰影画像をMST (Minimum Spanning Tree)構造化し、局所的な構造に着目する特徴抽出手法を提案する。それにより複雑な曲面をもった物体について回転や輝度変動に対しロバストな認識能力を備えていることを報告する。
机译:作为用于3D对象识别的方法,我们研究了FRCM(特征矩形相关方法),这是一种将图像中的识别目标的特征表达为多维正方形并通过多个正方形之间的相关性来识别相似对象的方法。 ing。在本文中,我们提出了一种特征提取方法,该方法通过将阴影图像构造为MST(最小生成树)来关注局部结构。结果,我们报告了具有复杂曲面的物体对旋转和亮度波动具有强大的识别能力。

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