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J-GLOBAL ID：201002298321153870   整理番号：10A0967381

動的屋外場面の長期認識のための位置不変なロバスト特徴

Position-Invariant Robust Features for Long-Term Recognition of Dynamic Outdoor Scenes

著者 (3件)： KAWEWONG Aram (Tokyo Inst. of Technol., Yokohama-shi, JPN) ,  TANGRUAMSUB Sirinart (Tokyo Inst. of Technol., Yokohama-shi, JPN) ,  HASEGAWA Osamu (Tokyo Inst. of Technol., Yokohama-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E93-D  号： 9  ページ： 2587-2601  発行年： 2010年09月01日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： PIRFと呼ばれる新しい位置不変なロバスト特徴を,非常にダイナミックな情景認識問題を処理するために提示する。PIRFは,場所(1つの場所は1つ以上の連続イメージを含んでいる)中で幅広い基線の視界を持つ既存の局所特徴(すなわち,SIFT)を同定することにより得られる。そして,これらの幅広い基線の目に見える特徴を,単一のPIRFとして表現する。それは,すべてのディスクリプタの平均をPIRFにより計算したものである。特に,PIRFsは場面の非常に動的な変化に対してロバストである:単一のPIRFは,多くの動的イメージからの多くの特徴と正確に照合できる。また,この論文は,情景認識にこれらの特徴を使用するアプローチについて説明する。認識は,テストイメージからの一式の特徴に個々のPIRFを照合させる。続いて,最も照合の度合いの高いPIRFをもつ場所を同定するために多数決投票を行う。PIRFシステムは,2000+屋外全方位性イメージ上,および,COLDデータセット上で訓練され検査される。その簡単さにもかかわらず,PIRFはダイナミックな屋外場面の認識に対して,他の特徴を使用した場合より著しく優れた認識率(約90%)を示す。さらに,システムPIRF(PIRF-Nav)に基づくロボットナビゲーションは,他の漸増型トポロジカルマッピング法より,時間(70%以下)とメモリに関して優位にある。PIRFsの個数は,高精度を保有しつつ時間を低減するためにさらに低減することができ,このことがそれを長期認識と位置決めに適したものにする。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 画像 ,  *画像認識 ,  画像処理 ,  *特徴抽出 ,  *ロバスト性 ,  不変性 ,  写像 ,  移動 ,  依存性 ,  位置依存性
準シソーラス用語： SIFT【画像処理】 ,  トポロジカルマッピング ,  ナビゲーション【ロボット】 ,  マッピング ,  場面 ,  *情景認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (40件)：

• DURRANT-WHYTE, H. Simultaneous localization and mapping : Part I. IEEE Robot. Autom. Mag. 2006, 13, 2, 99-110
• BAILEY, T. Simultaneous localization and mapping (SLAM) : Part II. IEEE Robot. Autom. Mag. 2006, 13, 3, 108-117
• MOZOS, O. M. Supervised learning of places from range data using adaboost. Proc. IEEE Int'l Conf. Robotics and Automation, 2005. 2005
• ABE, Y. Vision based navigation system for autonomous mobile robot with global matching. Proc. IEEE Int'l Conf. Robotics and Automation, 1999. 1999, 1299-1304
• THRUN, S. Finding landmarks for mobile robot navigation. Proc. IEEE Int'l Conf. Robotics and Automation, 1998. 1998, 958-963

タイトルに関連する用語 (4件)： 屋外 ,  場面 ,  長期 ,  ロバスト