距離・画像情報を統合したロボットのための屋内環境のカテゴリ識別(実世界センシングとその応用)
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概要
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人と共生するサービスロボットにとって,ロボット周囲の空間の認識は高度で重要な機能の一つである.本論文では,KinectなどRGB-Dカメラから得られるRGB画像と距離画像を用いて,オフィス,台所など空間の認識を行う手法を提案する.提案手法では,まずRGB画像を濃淡画像に変換し,その濃淡画像および同時刻に得られた距離画像を,それぞれ局所二値パターンと短縮局所二値パターン,および局所ヒストグラムを用いて,近傍画素間の関係を表現した特徴ベクトルに変換する.その後,得られた濃淡および距離情報の特徴ベクトルを結合し,サポートベクトルマシンなどの識別器により,空間の種別を認識する.5つの異なるカテゴリに属する部屋に対して認識実験を行った結果,提案手法により高い認識性能が得られることを確認した.
- 2012-01-12
著者
-
長谷川 勉
九州大学大学院システム情報科学
-
倉爪 亮
九州大学大学院システム情報科学
-
岩下 友美
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
倉爪 亮
九州大学
-
倉爪 亮
東京工業大学工学部
-
長谷川 勉
九州大学
-
岩下 友美
九州大学
-
長谷川 勉
九大 大学院システム情報科学研究院
-
オスカル マルティネス
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
水谷 仁
九州大学大学院システム情報科学府
-
長谷川 勉
九州大学大学院 システム情報科学研究院
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