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J-GLOBAL ID：200902206384994643   整理番号：08A0955605

三次元環境地図からの物体探索タスク応用を目指したカラー立体高次局所自己相関特徴の開発

The development of Color CHLAC features for object exploration in 3D map

著者 (3件)： 金崎朝子 (東大) ,  原田達也 (東大) ,  國吉康夫 (東大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 26th  ページ： ROMBUNNO.1L3-06  発行年： 2008年09月09日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ロボットタスクにおいて,環境内にどんな物体が存在し,それらがどこに位置するかを知ることは重要である。日常生活空間という雑多な環境内での物体探索タスクを実現させるためには,物体の形状情報だけでなく,そのテクスチャ情報を利用することが必要となる。本稿では,物体表面の三次元テクスチャから抽出する新特徴量であるカラー立体高次局所自己相関特徴を提案し,認識の困難な状況下での日常物体識別問題における性能評価を行い,既存の特徴量に対する優位性を示した。また,広範囲のカラー三次元環境地図内の物体探索問題に取り組み,日常生活空間における高速かつ頑健な物体探索タスクへの応用可能性を示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *移動ロボット ,  三次元 ,  地図 ,  捜索 ,  作業 ,  色 ,  立体 ,  局所性 ,  自己相関 ,  特性 ,  形態 ,  画像 ,  情報 ,  表面 ,  抽出 ,  *物体認識 ,  生活 ,  空間 ,  性能評価 ,  優越 ,  高速化 ,  ロバスト性 ,  ボクセル ,  実験 ,  タスク【ロボット】 ,  特徴量
準シソーラス用語： カラー ,  テクスチャ ,  環境地図 ,  頑健性 ,  形状 ,  高次 ,  生活空間 ,  探索 ,  特徴 ,  日常生活 ,  物体 ,  *物体識別 ,  優位性

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 環境地図 ,  物体 ,  探索 ,  タスク ,  応用 ,  カラー ,  立体 ,  自己相関 ,  開発