I'd like to say a few words about how to improve the results of stereo vision.
Here is a vision assembly that James David built up of two cameras.
In addition to having these two cameras, he also put a projector into the scene
that emitted a random light pattern.
In fact, it emitted a striped pattern, shown over here on this frog,
and by adding texture to the scene, you can making correspondence easier.
This is a striped pattern of unequal distances.
There's a coding over here, which makes certain stripes larger than others.
If you run the same algorithm I just told you,
you'll find that stereo vision becomes better,
because we can now better disambiguate the correspondence of points.
Here is the assembly used for imaging myself. This is me with a sweater on.
That's my face.
And you can see by emitting structured light, as it is called,
you can enhance the performance of stereo
and objects that otherwise have very poor texture.
Another solution is called the Microsoft Kinect. You're probably familiar with it.
It's a new gaming platform that's been sold at record pace.
It uses a camera system, together with a laser.
The laser adds texture to the scene,
and by triangulation using the same method I showed you,
it can recover depth.
Here's my postdoc Christian using a Kinect-like sensor
to do certain poses in front of a depth sensor.
You can see in the screen how his pose is being perceived,
and you can see Christian trying to do handstands and other acrobatic maneuvers.
He's actually pretty good.
That's all using effectively stereo vision.
There is actually a whole bunch of different types of techniques
for sensing range in computer vision.
I'm just going to briefly talk about them.
They're called laser range finders.
They send off beams of light,
and they measure the time until the light comes back into the sensor.
They're being manufactured by many different companies.
In our experiments using robots to drive through the desert and through traffic.
We quite extensively used laser range finders as an alternative to stereo vision,
because they give us very, very good range estimates.
Here is a 3D model constructed by laser range finders of our neighborhood in Palo Alto,
and it's easy to see how 3D points can making amazing 3D models,
using techniques like stereo vision or like the laser range finders I just briefly talked about.
立体視の結果を改善する方法について お話ししましょう
ジェームズ・デイビスが 2つのカメラで作ったビジョンです
2つのカメラに加えてランダムな光のパターンを
発するプロジェクターを置きました
実際にストライプのパターンで光を発しています このカエルを見てください
シーンにテクスチャを加えて より簡単に対応しやすいようにしています
これが不等距離のストライプパターンです
この部分のコードが 他の箇所より大きな縦じまになっています
説明した同じアルゴリズムを実行すれば
立体視がよりよくなることが分かります
それは対応点のあいまいさをなくせるからです
私自身を映し出したものです セーターを着ています
私の顔です
構築した光を発することで
ステレオや光なしでは粗いテクスチャの物体の
パフォーマンスを高めます
他の解決法はMicrosoft Kinectです もうご存知かもしれませんね
記録的な売れ行きの 新しいゲームのプラットフォームです
レーザと一緒に カメラシステムも使われています
レーザはシーンにテクスチャを加えています
私がお見せたした方法を利用すると 三角測量で
奥行を見つけます
Kinectセンサを利用するクリスチャンです
奥行センサの前でポーズをとっています
どのようなポーズが認識されているか 画面上で分かります
クリスチャンは逆立ちや他にも アクロバティックな動きをしています
とても上手ですね
効果的に立体視を利用しています
コンピュータビジョンで範囲を感知するには
多くの異なる技術があります
それについて簡単に説明しましょう
これはレーザ距離計です
光線を送り
光がセンサに戻るまでの時間を計ります
多くの企業で製造されています
砂漠や道路を運転するためのロボットに 利用する実験では
立体視の代わりに レーザ距離計を何度も利用しました
正確な距離推定ができるからです
パロアルトの市内をレーザ距離計によって 構築した三次元モデルです
いかにすばらしい三次元のモデルができるか 見て取れます
説明した立体視や レーザ距離計のような技術が利用されています