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J-GLOBAL ID：200902210896215910   整理番号：07A1224101

2次元距離データにおける人の検知のためのブーストされた特徴

Using Boosted Features for the Detection of People in 2D Range Data

著者 (3件)： ARRAS Kai O. (Univ. Freiburg, Freiburg) ,  MOZOS Oscar Martinez (Univ. Freiburg, Freiburg) ,  BURGARD Wolfram (Univ. Freiburg, Freiburg)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation  (Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation)
巻： 2007 Vol.7  ページ： 3402-3407  発行年： 2007年 
JST資料番号： T0044A  ISSN： 1050-4729  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人が多い環境で稼動するロボットの鍵となる能力は人の検知である。人の存在,位置,運動状態についての知識によって,ロボットはより深く理解し,意思や行動を期待することができる。レーザ距離計から得られたデータから人を検知する問題を検討した。従来のアプローチは人の検知や追跡にあらかじめ定めた特徴を用いていたが,ここでは人の検知を容易にするクラシファイアを生成する教師つき学習の手法を提案した。弱いクラシファイアを組み合わせて正確で強力なクラシファイアを生成するブースティング,特徴の定義について説明した。廊下や散らかった事務所環境等における実験結果から90%以上の検知が可能であることを示した。

シソーラス用語： *距離計 ,  *学習アルゴリズム ,  不確実性 ,  *教師つき学習 ,  人間行動 ,  特性 ,  データ ,  二次元 ,  ロバスト性 ,  物体認識 ,  事務所建築 ,  作業環境 ,  廊下 ,  屋内環境 ,  *移動ロボット
準シソーラス用語： *AdaBoost ,  *レーザー距離計 ,  距離データ ,  特徴 ,  分類法

分類 (2件)： ロボット工学一般  (IC04011S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 2次元 ,  距離データ ,  人