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J-GLOBAL ID：201002212280152641   整理番号：10A0903283

移動ロボット上人間追跡のための顕著な特徴及びシーン意味論ベース注視モデル

A Salient Feature and Scene Semantics based Attention Model for Human Tracking on Mobile Robots

著者 (2件)： LIU Hong (Peking Univ., Shenzhen, CHN) ,  HE Huijun (Peking Univ., Shenzhen, CHN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation  (Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation)
巻： 2010 Vol.6  ページ： 4545-4552  発行年： 2010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： 移動ロボットは動的環境に存在するため,ロバストな追跡遂行は挑戦的課題である。ロボットカメラの高速運動及びカメラに作用する急峻な加加速度も継続的追跡の脅威と成る。そこで本報ではこの種の問題に対処するために,低階層の顕著な特徴と高階層のシーンの意味から成る人間の注視機構に示唆を受けた,新しい注視モデルを提案した。低階層では,色及び運動の特徴を抽出し,これらを組合せた特徴確率マップを作成する。意味論的階層では,人間の中心か視覚に倣い,組合せ特徴マップに減衰関数を適用してADM(注視分布マップ)を計算し,その上でSSG(シーン意味グラフ)を作成する。ロボットが異常行動を起すと,モデルは特徴確率マップ上の候補領域を探索しながら,注視領域を変え,SSGに整合するターゲットを探索する。異なる環境での実験結果が示すところによると,有望な成績を得たので,移動ロボット追跡用として本モデルは十分ロバストであると考えられる。

シソーラス用語： *移動ロボット ,  *人間 ,  特徴抽出 ,  画像理解 ,  意味論 ,  モデル ,  地図 ,  コンピュータビジョン ,  *黄斑 ,  ロバスト性 ,  視覚
準シソーラス用語： 色特徴 ,  *中心窩 ,  *注視モデル ,  特徴マップ ,  物体追跡

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 移動ロボット ,  人間 ,  追跡 ,  シーン ,  意味論 ,  注視 ,  モデル