全方位視覚センサを用いた方位不変特徴量による自己位置識別(卒論セッション(ポスター発表))
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概要
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コンピュータやセンサを身につけてさまざまな作業の支援を行うウェアラブルシステムには、自己位置情報の提供が有益な情報となる.本論文では,ウェアラブルな全方位視覚センサより得られる画像の記憶に基づく自己位置識別手法を提案する.提案手法では,画像上で適当な半径の円周上の画素情報を抽出し,円周方向に積分を行うことで,全方位画像から撮影時の方位に不変な特徴量を抽出する手法を提案する.さらに,抽出した特徴量から部分空間を構成し,部分空間内で最も近接した学習画像を検索することによって自己位置識別を行なう.実際に屋内および屋外環境で撮影された全方位画像を用いて実験を行い,提案手法の有効性を確認した.
- 2006-05-18
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