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J-GLOBAL ID：201602261856330291   整理番号：16A1376192

視覚的な場所認識:概説

Visual Place Recognition: A Survey

著者 (7件)： Lowry Stephanie (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland Univ. of Technol., Brisbane, QLD, Australia) ,  Sunderhauf Niko (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland Univ. of Technol., Brisbane, QLD, Australia) ,  Newman Paul (Dept. of Eng. Sci., Univ. of Oxford, Oxford, UK) ,  Leonard John J. (Comput. Sci. & Artificial Intell. Lab., Massachusetts Inst. of Technol., Cambridge, MA, USA) ,  Cox David (Dept. of Mol. & Cellular Biol., Harvard Univ., Cambridge, MA, USA) ,  Corke Peter (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland Univ. of Technol., Brisbane, QLD, Australia) ,  Milford Michael J. (Australian Centre for Robotic Vision, Queensland Univ. of Technol., Brisbane, QLD, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 32  号： 1  ページ： 1-19  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚的な場所の認識には非常に広範囲の方法があるが,場所の探索において実際の場所の外観が変化しうることから,挑戦的な課題であると言える。近年視覚検知能力の向上,長期間にわたる移動ロボットの自律性に対する関心の高まり,及び他の領域における最先端の研究を利用できる可能性 -特にコンピュータビジョンと神経科学における動物のナビゲーションによる認識能力- の全てが視覚認知システムの大幅な進歩に寄与してきた。本論文では,視覚的場所認識研究の状況について概要を述べた。最初に動物界における場所認識の役割,ロボット工学の文脈において如何に「場所」を特徴付けるかの方法,及び場所認識システムの主要な要素等,場所認識の背後にある概念を導入することから始めた。長期間にわたるロボット操作から,外見の変化が視覚的な場所認識の失敗の重要な要因となり得ることを明らかにした。そこで,場所認識の解決策が暗示的又は明示的に環境内の外観変化をどのように説明できるかについて議論した。最後に,視覚的な場所認識の将来について,特に深層学習,意味論的光景の理解,及びビデオ記述に関する関連分野で行われている急速な進歩に関して議論を行い,この論文のまとめとした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *視覚 ,  *認識 ,  ロボット ,  コンピュータビジョン ,  神経科学 ,  文脈 ,  暗示 ,  知識 ,  機械学習 ,  意味論 ,  性質 ,  航法 ,  自律性 ,  深層学習
準シソーラス用語： ナビゲーション ,  明示的知識

著者キーワード (2件)： place recognition ,  Visual place recognition

分類 (3件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 視覚