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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Kosuke Takeuchi (Kumamoto University) Teruo Yamaguchi (Kumamoto University) Hiroshi Harada (Kumamoto University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
1,360 - 1,365 (6page)

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Spatio-temporal differentiation method is one of the most effective methods of measuring the velocity of target. However, this method has a problem that large false velocity along the edge is often observed in the region near edge and across the boundary between objects of different velocity. This may be because the luminance in such regions changes steeply in a particular direction. To solve this problem we propose a novel algorithm that discriminates such regions and a novel velocity estimation scheme that replaces false estimate with the edge normal velocity as a second best policy. We expect that the edge normal velocity is another estimate which approximates the real velocity better. The edge normal velocity is the velocity component orthogonal to the edge purposely no matter which direction the edge actually moves in. In order to discriminate edges or boundaries, we paid attention to the ratio of eigenvalues and the third element of eigenvectors of differential coefficient matrices. We examined three types of images, which are synthesized image, captured image and image having realistic noise. Experimental results show that most of edges and boundaries are discriminated by proposed algorithm and the estimate which is better agrees with the real velocity can be obtained.
#optical flow #edge #eigenvalue #edge normal velocity #spatio-temporal differentiation method #robot vision

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. THEORY AND METHOD
3. EXPERIMENT AND RESULTS
4. CONCLUDING REMARKS
REFERENCES

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