利用位能場做三維物體之形狀比對與辨識---僅具部分表面物體之形狀辨識(II)

Abstract

本計畫為上年度『利用位能場做三維物體之形狀比對與辨識』之第二年度計畫。其目的在探討利用位能場模型來協助三維物體之形狀比對與辨識。先前，我們曾經利用牛頓場模型來作為二維物體之形狀比對與辨識的工具。此模型假設物體周界帶有均勻的電荷。若將縮小的形狀樣版模型置於形狀待辨識之二維物體內，則彼此之間的推斥作用會自動將二者對正。如果形狀樣版逐次增加其尺寸，則正確的形狀樣版將放大至最大面積。據此，形狀之比對與辨識得以完成。相較於其他的形狀比對方法，上述方法具有下列的優點：(1)待測物與樣版不需先旋轉對正，(2)兩者尺寸不需先做正規化，(3)待測物周界之雜訊可被容忍，(4)待測物周界可以不連續。在上年度計畫中，我們嘗試將上述的方法推廣以解決類似的三維問題。由於牛頓場模型不能保證兩個三維物體之周界不接觸，我們利用位能場隨兩點距離做較迅速遞減之廣義場模型來產生物體間所需要之推斥作用。初步的研究結果顯示此種推斥作用確實可以對於具有完整周界資訊之三維物體做出正確的之形狀比對與辨識。下年度之主要研究方向將嘗試免除此項限制，而允許形狀之比對可適用於部份，而非完整的物體周界。由於待測物之運動將不完全為三維之形狀樣版所限制，比對過程中，有必要研究以其他的限制方式來減少其運動之自由度，但同時卻又不妨礙比對動作之進行，而演算法中之比對步驟亦需作對應之調整。雖然二維圖形比對之研究較常見於一般研究報告與參考文獻，然而其中極少有適於推廣至三維物體者。本計畫之研究成果將有助於在電腦視覺等領域中，相關較實際之三維問題之研究。例如：部份遮蔽物體之辨識。