MMM-Classfication法によるレンジデータの認識(一般,顔・人物・ジェスチャ・行動)
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概要
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本論文はレーザーレンジセンサから得られた屋外の三次元点群データから,オブジェクトの認識と領域分割を同時に行う手法を提案する.この技術はロボットによる屋外実シーンの認識および経路探索,デジタル3次元マップの構築,ITS等での利用が可能である.本手法はレンジデータの局所(Micro),中領域(Meso)および広領域(Macro)情報を用いて認識することを特徴とする.局所情報による認識として三次元点群の局所ヒストグラム(Local Shape Histogram)からなる特徴ベクトルを用いて認識を行う.しかし局所情報のみでは認識不可能な領域や物体があるため,中領域情報としてオブジェクトのサイズに関する情報を用いる.最後に,広領域情報として領域分割の滑らかさを仮定し,マルコフランダムフィールド(MRF)法によるシーン全体のエネルギー最適化を行うことで最終的な解を得る.実シーンを対象とした実験からシーンの領域分割および認識が高い精度で行えることを確認でき,本手法の各ステップがそれぞれ認識に有効に働くことが明らかになった.
- 2010-03-08
著者
-
中澤 篤志
大阪大学サイバーメディアセンター
-
竹村 治雄
大阪大学サイバーメディアセンター
-
竹村 治雄
大阪大学大学院情報科学研究科
-
竹村 治雄
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
アグラワル アヌラグ
大阪大学情報科学研究科
-
竹林 治雄
奈良先端科学技術大学院大学
-
竹村 治雄
大阪大学大学院サイバーメディアセンター
-
行村 治雄
大阪大学サイバーメディアセンター
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