強化学習に基づくファジィRANSACアルゴリズム

渡邊 俊彦; 齊藤 佑一

doi:10.14864/fss.28.0_991

第28回ファジィシステムシンポジウム

DOI https://doi.org/10.14864/fss.28.0_991

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主催: 日本知能情報ファジィ学会

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強化学習に基づくファジィRANSACアルゴリズム

渡邊俊彦, 齊藤佑一

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キーワード: コンピュータビジョン, モデリング, 強化学習, RANSACアルゴリズム, ロバスト推定

会議録・要旨集オープンアクセス

p. 991-993

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抄録

コンピュータビジョンの分野では，カメラやプロジェクタなどの光学系の計測データを前提とするため，ノイズに強いモデリングアルゴリズム開発が重要な課題の一つである．RANSACアルゴリズムは広く適用されているが，ノイズの割合が大きくなるにつれて，その精度が劣化することが知られている．本研究では強化学習に基づくファジィRANSACを提案し，数値実験によりその基本性能を評価した．従来技術と比較してロバスト性が改善されることを示した．

責任著者(Corresponding author)

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