On the complex and quaternion subspaces for view-based pose estimation

画像に写る物体の姿勢パラメータを推定する問題は コンピュータビジョンの重要な問題の一つであり、これ までに多くの研究がなされている。その多くは剛体の 既知形状モデルに対する運動や投影の 3次元幾何を用 い最適化問題を解く、モデルに基づく (model-based) 手法 である。それに対して、物体の形状や 3次元空 間での投影といった幾何学的な撮像過程を仮定せず、 物体の見た目である画像そのものを学習する見えに基 づく (appearance-based, view-based) 手法が数多く 提案されている。 見えに基づく姿勢推定の手法は、一般に画像と姿勢 推定パラメータとの関係を学習する。3次元空間中の 物体がある軸回りに回転する場合、学習においては軸 回りの回転角度 θj とその角度のときに撮影された画 像 xj を対にしたものを学習セット {θj ,xj}j=0,1,...と し、テスト時には未知の画像 x に対応する姿勢 θ を 推定する。これらを実現する研究には画像中の特徴点 を利用する手法 や多様体学習を用いる手法