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図 5 対応点検出
第
章 評価実験
本章では，評価実験として実際に計測したデータを用いてキーポイントを検出し，マッチ ングを行う．
使用データ
,はレーザ光による三角計測の原理で距離画像を得ているため，計測対象に光沢が あると正確に計測ができない．また，計測対象の色が黒に近い色である場合も，レーザ光 を吸収してしまうため正確な計測ができない．そこで実験に使用するデータは，極端に撮 影の不可能なもの以外の剛体を用いる．
実験方法
同一物体を異なる方向から計測して得られた!"スキャン画像からキーポイントを検 出し，形状と見えの情報に基づく特徴量を記述する．検出されたキーポイントのマッチン グを行い対応点を検出する．
比較対象として，物体計測時に得られる次元テクスチャ画像を使用して$%&のみで 対応点を検出，またレンジデータの形状情報に基づく特徴量のみで対応点の検出を行う．
第章 評価実験
実験結果と考察
それぞれの条件ごとにマッチングをおこなった結果を示す．表!に異なる条件での マッチング結果を示す．形状特徴量のみの正解率は!>とかなり精度が低い．提案手法
表 !5 それぞれの条件でのマッチング結果 検出数 正解検出数 正解率3>4
$%&のみ # (( ' 0
形状のみ !
形状;見え # ( 00
は00>の正解率を得た．しかし，$%&のみの正解率よりも低い結果となった．図! にマッチング例を示す．図中の青線は正解対応点，赤線は誤対応点である．この結果を見 てみると，形状と見えの情報を特徴量とするキーポイントマッチングは$%&では対応点 が取れない部分においてマッチングができていることがわかる．図!の中段の例を見る と，形状が全体的に一様な物体においては形状のみのマッチング結果が特に精度が低かっ たが，提案手法ではある程度の精度を得ることができた．
C5+(6ߩߺ Dᒻ⁁ߩߺ Eᒻ⁁ߩߺ
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図 !5 マッチング例
実験結果と考察
次に，人の顔のマッチング例を表!に示す．顔の場合，表!の物体に比べて検出数 表 !5 顔のマッチング例
検出数 正解検出数 正解率3>4
$%&のみ ( ! !!!
形状のみ + +
形状;見え 0
そのものが少ない．さらに正解検出率も$%&のみと提案手法でほぼ同数である．形状の みでは全く対応が取れていない結果となった．図!に顔のマッチング例を示す．やはり 顔の場合，他の物体に比べ局所的に見えの情報が類似しているため対応がとれないと考え られる．
C5+(6ߩߺ
Dᒻ⁁ߩߺ Eᒻ⁁߃
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⺋ኻᔕὐ
図 !5 顔のマッチング例
以上の結果から，$%&では考慮されない局所的に見えが同じでも形状が異なる対象の 場合に，提案手法と$%&を併用することにより高精度な対応点を求めることができる．
第
章 おわりに
本論文では，!"スキャン画像からキーポイントを検出し，その形状と見えの情報から の特徴量抽出を行った．また，検出されたキーポイントを用いたキーポイントマッチング を行い，本手法の有効性を示した．本研究で提案した手法は，評価実験において$%&の みのマッチングよりも正解率が低い結果となった．しかし，局所的に見えが同じでも形状 が異なる対象の場合，本手法は見えと形状を考慮しているため有効である．
今後はマッチングの正解率の向上と，正解検出数そのものの向上の実現に向けて研究を 行う予定である．
謝 辞
本研究を行うにあたり，常に熱心なご指導を頂きました中部大学工学部 藤吉弘亘助教授 に謹んで深謝します．
ならびに，本研究を行うにおいてさまざまな協力をしていただいた藤吉研究室の皆様に 感謝致します．
参考文献
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