視覚情報を用いた道具の使い方モデル(ソフトコンピューティング,一般)
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概要
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物体認識において,物体の視覚的な情報のみでなく,その物体の持つ機能を認識することが重要である.筆者らはこうした考えのもと,物体,特に人が日常で用いる道具に着目し,その認識・理解のための物体概念モデルを提案した.そのモデルでは,機能と視覚情報の関係性が表現されており,システムがカメラを用いて人の道具使用を観測することで,それらを統計的に学習できる.しかし道具の真の理解のためには,さらに道具の使い方を学習する必要があると考えられる.そこで本稿では,物体概念モデルに使い方の情報を付加するための,道具の使い方モデルを検討する.ここでは,道具を使用するシーンから手形状や把持位置などの情報を観測し,使い方モデルを構築する.道具の使い方をこのような情報で学習することで,ロボットが道具を使用することができるようになる可能性がある.使い方モデルはグラフィカルモデルをベースにしており,観測データから確率的に確からしい未観測データの推定を行うことが可能である.つまり提案する使い方モデルを適用することで,道具の視覚特徴のみから使い方の推定が可能となる.提案モデルを実際にカメラを用いたシステム上に実装し,その有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-07
著者
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