移動ロボットの見え方の変化に基づく教師なしカテゴリ分類(テーマセッション関連,一般物体認識・画像特徴量)
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概要
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本論文では,ART-2(Adaptive Resonance Theory-2)の追加学習機能とCPN(Counter Propagation Networks)の自己写像特性を組み合わせたネットワークによる,画像データの教師なしカテゴリ分類法を提案する.本手法では,SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)の各特徴点における128次元のSIFT記述子ベクトルから,SOM(Self-Organizing Maps)を用いてコードブックを生成し,そのヒストグラムを特徴量として,ART-2による教師なしラベル形成CPNが生成する2次元マップによるカテゴリ間の空間関係の可視化を行い,教師なしカテゴリ分類を可能とする.ロボットの視覚から得られる時系列画像を用いた評価実験では,ロボットの移動とともに見え方が変化する複数のオブジェクトの多様性を表現するとともに,各オブジェクトをカテゴリとして分類することができた.
- 2009-11-19
著者
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学システム科学技術学部
-
塚田 真敬
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県工業技術センター
-
塚田 真敬
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
-
佐藤 和人
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
間所 洋和
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
-
佐藤 和人
秋田県立大学
-
間所 洋和
秋田県立大学
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