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文献
J-GLOBAL ID:201902283142658582   整理番号:19A0148074

Growing Neural Gasを用いた日用品の把持位置の決定

著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  ページ: ROMBUNNO.GS0215  発行年: 2018年11月25日 
JST資料番号: F0428D  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:
抄録/ポイント
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本稿では日用品の3次元点群データから形状を把握し,最適な把持位置の決定ため,位相構造の学習が可能な教師なし学習の1つであるGrowing Neural Gasを用い,3次元点群データから位相構造を学習することで,形状把握に必要な特徴量抽出し,三次元の領域拡張法を用いた学習された位相構造をセグメンテーションし,階層クラスタリングを用い,結果修正が可能かの検討を行う。(著者抄録)
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分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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