【論文100本ノックの38】距離データハンドリングのための３次元特徴量
１ 目 的
点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。
２ はじめに
100本計画の38本目として、和文15ページの本論文を読む。
３ 対象論文と要約
3.1 対象論文
橋本学（中京大学）
"距離データハンドリングのための３次元特徴量"
March 5,2015
http://isl.sist.chukyo-u.ac.jp/Archives/DIA2015-Manuscript-Hashimoto.pdf
3.2 研究概要
物体認識技術の変遷の概観および主要な３次元特徴量の整理
４ 出現用語
各種手法
５ おわりに
数多く存在する点群の基礎技術を一覧でき、この分野の研究者にとって非常に役立つ論文である。
自分が研究していることがどの分野に当てはまるか、思いついたことが既に着手済みでないかを確認するために、本論文の表を、自分用に随時更新していきたい。
６ 今後調査したい事項
本論文にない物体認識や特徴量の研究
７ 参考文献
なし。
Windows10/Ubuntu16.04デュアルブート+PCL1.8+tex+Geany
（１）Windows10導入済みPCへのUbuntuの導入
下記リンクのとおり。
ただし、私の環境はSSD+HDDであり、SSDにWindows、HDDの一部にUbuntuを導入している。
そのせいか、SSDを最初に読み込む設定のままにしていると、Windows10が直接起動してしまう。
よって、BIOS画面でHDDを先に読みこむようにするというひと手間を加える必要があった。
（２）PCL1.8の導入
下記リンクのとおり。
ただし、ウチの環境では、CUDA関係を入れるとUbuntuが起動しなくなったので、手順1)は省略し、6-2)のCUDA関係オプションは排除した。
また、pcapも不要のため、5)も省略した。
(2)-b
（２）ではうまく行かなかったので、下記リンクの通り試した。
ただし、以下2点に変更を要した。
・「~/Document」ではなく「~/ドキュメント」とした。
・Step2の「sudo apt-get install libusb-dev」はうまく行かなかったので、「sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev」とした。
（３）TeXの導入
下記リンクのとおり。
（４）Geamyの導入
【論文100本ノックの37】点群データからイラストコンテンツ生成のための特徴抽出
１ 目 的
点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。
２ はじめに
100本計画の37本目として、和文２ページの本論文を読む。
３ 対象論文と要約
3.1 対象論文
手島裕詞, 金谷孝之, 西尾孝治, & 小堀研一. (2008).
I-030 点群データからイラストコンテンツ生成のための特徴抽出
(グラフィクス・画像, 一般論文). 情報科学技術フォーラム講演論文集, 7(3), 259-260.
http://ci.nii.ac.jp/lognavi?name=nels&lang=en&type=pdf&id=ART0009459885
3.2 研究目的
（社会的ニーズ）
TVやCMなどでノンフォトリアリスティックレンダリングが注目されている
（提案）
3次元点群の特徴線によってイラスト画を生成する。
４ 出現用語
なし。
５ おわりに
優れたイラストとは、対象の特徴をうまく抽出したものであるといえる。
逆説的に、優れた特徴量を描画すれば、優れたイラストとなる。
本論文の特徴量は、優れた特徴量といえるかもしれない。
６ 今後調査したい事項
様々な特徴量を用いたイラスト描画
７ 参考文献
なし。
【論文100本ノックの36】特徴抽出を用いた点群データのセグメンテーション
１ 目 的
点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。
２ はじめに
100本計画の36本目として、和文２ページの本論文を読む。
３ 対象論文と要約
3.1 対象論文
祝圭佑, 西尾孝治, and 小堀研一.（大阪工業大学）
"特徴抽出を用いた点群データのセグメンテーション."
第 74 回全国大会講演論文集 2012.1 (2012): 95-96.
3.2 研究概要
（社会的ニーズ）
製品開発分野で３DCADデータが多用されるようになり、実物の形状を３次元スキャナで測定して３DCADデータを作成するニーズが存在する
（提案）
点群データの稜線特徴を用いたセグメンテーションを提案する
４ 出現用語
・Region Growing
・リーマングラフ
・最大全域木構造
５ おわりに
特徴量を算出する方法は数多くあるが、すべての点から特徴量を抽出しようとすると、重い特徴量算出法では、尋常ではない時間を必要としてしまう。
その問題の解決法として、一部の点のみから特徴量を抽出することが考えられる。
しかし、適当に点を抽出しても、意図した結果を得ることは難しい。
そこで、点を一定のルールに従って管理することで、ある程度狙いを定めて点を抽出することができると思われる。
グラフだの木構造だのは、あまり知識がなかったので、今後勉強したい。
６ 今後調査したい事項
点群の管理手法
７ 参考文献
なし。
【論文100本ノックの35】マニピュレーション研究－把持計画を中心とした研究動向－
１ 目 的
点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。
２ はじめに
100本計画の35本目として、和文６ページの本論文を読む。
３ 対象論文と要約
3.1 対象論文
原田研介.
"マニピュレーション研究."
日本ロボット学会誌 31.4 (2013): 320-325.
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj/31/4/31_31_320/_article/-char/ja/
3.2 研究概要
マニピュレーション（ロボットハンド）の把持計画等の研究史をまとめる
４ 出現用語
５ おわりに
日本の研究業界は、少子高齢化や国力の衰退により縮小市場にある。
縮小市場には新規参入者（＝若手研究者）が入らず、老舗が残ることになる。
ある程度歳を重ねた研究者は、概して興味分野を狭めてしまい、過去の実績ある研究しかしなくなる。
そのため、本論文にもある通り、日本のロボット学会は、計算量が不十分であった時代において、すぐに応用できる成果を出しやすかったハンド機構や力制御に偏ってしまっている。
であれば、国内にはニッチな分野は無数にあることになる。
若手研究者は、彼らが当時乗り越えられなかった「計算量」の問題を、今日のリソースによって力技で解決してしまえば、一定の成果として認めさせる事ができるのではないか。
６ 今後調査したい事項
点群分野の研究史
７ 参考文献
なし。
【論文100本ノックの34】姿勢推定を用いた点群の位置合わせ
１ 目 的
点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。
２ はじめに
100本計画の34本目として、和文５ページの本論文を読む。
３ 対象論文と要約
3.1 対象論文
石田将吾, 池上史郎, and 川口敦生.（株式会社リコー）
"姿勢推定を用いた点群の位置合わせ." 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM) 2014.2 (2014): 1-5.
3.2 研究目的
画像処理で粗い位置合わせをした後でICPによる詳細な位置合わせをおこなう。
４ 出現用語
・FPFH
・Savareseらの手法
５ おわりに
点群を取得するには、レーザによる取得法と、ステレオビジョン等の画像処理的取得法がある。
前者は、シンプルに点群を取得できるが、機材が特殊で費用がかさむ。
後者は、計算が必要になるものの、カメラという一般に普及した機材を利用でき、また画像処理技術が使用できるというメリットがある。
特に画像処理技術という枯れた技術を使用できることにより、既存の研究から点群分野に取り組むことができ、１つのステップとして重要な点であると考える。
６ 今後調査したい事項
画像処理技術
７ 参考文献
なし。
【論文100本ノックの33】対応不明のポイントクラウド照合
１ 目 的
点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。
２ はじめに
100本計画の33本目として、和文４ページの本論文を読む。
３ 対象論文と要約
3.1 対象論文
NISHIDA, Takeshi, and Shuichi Kurogi.
"Non-Corresponding Point Cloud Matching."
http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~nishida/paper/2013/si13nishida.pdf
3.2 研究概要
対応不明の3次元点群間の回転行列と置換行列を求める手法を利用したICPアルゴリズムを提案
４ 出現用語
・特異値分解(SVD/Singular Value Decomposition)
５ おわりに
数式自体はわかっても、それを意味的・具体的に理解するには（少なくとも私の場合）時間がかかる。
本論文は、今後ICPアルゴリズムを使うこととなり、計算速度や初期位置依存性に問題を抱えるようになった時、読み解いていきたい。
６ 今後調査したい事項
本論文の数式
７ 参考文献
なし。
