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Go-ICP グローバル最適なICP -Globally optimal ICP(2015 PAMI)-の解説

先日社内の勉強会で,グローバル最適なIterative Closest Point(ICP)アルゴリズム”Go-ICP”について紹介しました.

ICPは有名なところではKinect Fusionなど,3次元点群のレジストレーションに広く用いられています.基本的には,最近傍点の対応付けと姿勢(並進と回転)の推定を順次繰り返していくことで,点群間の2乗誤差を最小にするような姿勢を見つけようとアルゴリズムです.

ICPは原理上,点群間の姿勢がある程度離れると局所解に陥ってしまい正しくレジストレーションできないという課題があります.

そこで,局所性を改善したアルゴリズム(SoftAssign など)や,ローカルな特徴(Spin Imageや4PCSなど)を用いて大域的にレジストレーションする手法など多様なアルゴリズムが提案されていますが,グローバル”最適”な点群のレジストレーションアルゴリズムはあまり提案されていませんでした.

2013 ICCV,2015 PAMIの論文でグローバル最適なICPアルゴリズムGo-ICPが発表されました.詳しくはスライドで解説していますが,Branch and Bound(分枝限定)とVoxel ICPの組み合わせで効率的にSE(3)の6自由度パラメータ空間から最適な解を探します.

著者のページにソースコードが公開されていますので簡単に試すことができます.公開されているソースはテキストファイルから点群データを読み込んで姿勢をテキストファイルで書き出す仕様になっていますが,外部ライブラリの依存がなく簡単にMatlabのmex関数を作成できますので,いろいろ点群を変えて試したい場合はmex化がオススメです.


 

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激薄レンズレスカメラ FLAT CAM:Replacing Lenses with Masks and Computationの解説

先日社内の発表会で,2015年にRice Universityが発表した激薄カメラの紹介をしました.

いわゆる光学レンズを持たずに,ランダムに穴が空いたマスクを直接センサーの前に配置したハードウェア構成により薄型化を実現しています.

ガジェット系のメディアでも紹介されて少し話題になったので,知っている人も多いかもしれません.Gizmodoの紹介記事

このカメラは,タイトル通り”薄い”という特徴がありますが,もう一つ重要な特徴は”復元が高速”ということです.(デモではビデオレートで復元している様子が見れます).観測モデルや高速な復元の仕組みなど,少し技術的な観点から解説しました.

高速化の一番のポイントは,マスクを2つのランダムな系列のベクトルの外積により製作することこで,観測行列を小さな行列に分解できることです.これにより復元時に観測行列に掛ける擬似逆行列が小さく済むため,ランダムな2次元マスクパターン使う場合と比べて,大幅な高速化を実現しています.

以前私も少しだけ似たような研究をしていました.もし興味があればこちらも御覧ください.(Coded Lens: Using Coded Aperture for Low-cost and Versatile Imaging).このカメラは,マスクとレンズの間が18mm(Sony Eマウント)で製作しましたが,Flat Camは0.5mmということで,全然薄さが違います.


 

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