多視点画像からカメラ運動と物体形状を同時に復元する因子分解法は数値計算上安定でかつ比較的良い復元結果を与える優れた手法であり，この手法を実時間処理に適用するために逐次的因子分解法が提案された．しかしアフィン射影に基づく因子分解法の復元精度には限界があり,高精度の復元結果を得るにはカメラ運動が制限されるという欠点をもつ． そこで本稿では透視射影を考慮したparaperspectiveモデルの逐次型因子分解法を提案する．提案手法は短時間で高精度なEuclid復元を行ない，線型手法のため数値計算上安定である．また，主成分分析を用いて画像情報を抽出することによりすべての画像情報が反映されるため，特定の画像に誤差が含まれていても全体として安定な復元解を得ることができる．

逐次型ロバスト因子分解法

単一剛体仮定をみたし誤対応による影響を軽減するためにLMedS推定により外れ値となる特徴点を除去し，実時間処理を可能にするために主成分分析により運動行列，計量条件，計測行列を圧縮し計算コストを削減する逐次型ロバスト因子分解法を紹介．

 

概要：
・PRMU(Jan 1999)で用いたOHPスライドのPDF版，GIF版
・ICCV FRAME-RATE WORKSHOP(Sep 1999)で用いたポスタとウェブ予稿集 （ともに英語）

参考文献：
CVPR (Jun 2000) ICCV FRAME-RATE WORKSHOP (Sep 1999) SPIE (Jul 1998) PRMU (Jan 1999)

アフィンエピポーラ幾何の因子分解法による解釈

一般アフィン射影（GAP）モデルの因子分解法の観点から捉えたアフィンエピポーラ幾何についての簡潔な解釈を示す．GAPモデルの因子分解法では，3画像 以上あればユークリッド空間における復元解が一意に得られ，2画像の場合も1自由度を陽に含む復元解が得られる．この1自由度は，GAPモデルの2画像の 位置関係をオイラー角表示したときの第2要素と一致する．この性質を用いてアフィンエピポーラ方程式を具体的なパラメータを含む形で求めることができる．

概要：

・ICPR(Aug1998)で用いたOHPスライドのGIF版（英語）
・電総研ニュース587号(Dec 1998)のPDF版， GIF版
・アフィン射影モデルによる２画像からの形状復元についての 画像，VRML，グラフ等によるデモ(Mar 1997)

参考文献：
・ICPR (Aug 1998) ipsj99(Aug 1999) 電総研ニュース (Dec 1998)

映像からの３次元形状復元のための隠れ境界上の特徴点追跡

参考文献：
・VSMM'96 (Sept 1996)