学習データ最小化と高速処理を目的とした三次元物体認識(一般セッション,センシング技術とその応用)
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概要
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本稿では,画像対の相関から三次元物体の姿勢パラメータを推定できるEbC法を改良して,三次元物体認識を行う手法を提案する.本手法は,学習により物体ごとに得られる二つの画像ベクトル(EbC画像対)と未知入力画像の内積値により評価を行うため,小規模な学習データによる高速物体認識を実現できる.具体的には,認識対象物体の画像をEbC画像対により生成される平面に投影すると,画像が平面の円周上に投影される性質を利用している.認識実験では,COIL-20を用いて,提案手法の認識性能を検証した.さらに,従来良く知られているCLAFIC法での認識結果と比較することにより,提案手法の有効性について考察した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-05-17
著者
-
玉木 徹
広島大学大学院工学研究科
-
天野 敏之
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
梅崎 太造
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
天野 敏之
奈良先端科学技術大学院大学
-
玉木 徹
広島大学 大学院 工学研究科
-
玉木 徹
名古屋大学工学研究科情報工学専攻:理化学研究所 バイオミメティックコントロール研究センター
-
玉木 徹
新潟大学
-
木村 将之
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
木村 将之
(株)リンナイ
-
玉木 徹
広島大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
梅崎 太造
名古屋工業大学
-
Tamaki Toru
Faculty Of Engineering Niigata University
-
梅崎 太造
名古屋工業大学 大学院工学研究科
-
玉木 徹
広島大学大学院 工学研究科
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