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J-GLOBAL ID：201702212249512893   整理番号：17A0413927

超二次関数を用いたScore Level Fusionに基づく三次元一般物体認識

3D Generic Object Recognition based on Score Level Fusion with Superquadric Representation Guide to the Technical Report and Template

著者 (3件)： 八馬遼 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  小篠裕子 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  斎藤英雄 (慶応大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 462(CNR2016 19-62)  ページ： 131-136  発行年： 2017年02月11日
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 本研究は,物体認識と物体把持のための形状取得を同時に行うことを目標とし,超二次関数を用いた物体認識手法を提案する。従来の超二次関数を用いた三次元物体認識では,物体に超二次関数を当てはめ,得られたパラメータを特徴ベクトルとみなし,機械学習手法によりモデルを学習し,尤度最大の物体モデルを認識結果としていた。本論文では,認識の曖昧性解消のため,Score Level Fusionに基づく物体認識手法を提案し,その効果を検証する。Score Level Fusionは,物体認識結果から更に特徴ベクトルを構成し,新たなモデルを構築することで,2段階認識を行う手法である。実験では,三次元一般物体データセットを用いてScore Level Fusionが有効であることを示す。またScore Level Fusionの効果についての分析も行う。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  把持【操作】 ,  形状測定 ,  ベクトル ,  機械学習 ,  *学習 ,  *ロボット ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *モデル学習 ,  *一般物体認識 ,  *生活支援ロボット ,  特徴ベクトル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (14件)：

• 荒木諒介, 長谷川昂宏, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, 堂前幸康, 川西亮輔, 関真規人, ′′Graspabilityを導入したdcnnによる物体把持位置検出,′′ 日本ロボット学会学術講演会, pp.●●-●●, 2016.
• M. Nieuwenhuisen, J. St?ckler, A. Berner, R. Klein, and S. Behnke, ′′Shape-primitive based object recognition and grasping,′′ Robotics; Proceedings of ROBOTIK 2012; 7th German Conference onVDE, pp.1-5 2012.
• F. Tombari, S. Salti, and L. Di Stefano, ′′Unique signatures of histograms for local surface description,′′ European Conference on Computer VisionSpringer, pp.356-369 2010.
• A. Wang, J. Lu, J. Cai, T.-J. Cham, and G. Wang, ′′Large-margin multi-modal deep learning for rgb-d object recognition,′′ IEEE Transactions on Multimedia, vol.17, no.11, pp.1887-1898, 2015.
• S. Garcia, ′′Fitting primitive shapes to point clouds for robotic grasping,′′ Master of Science Thesis. School of Computer Science and Communication, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, pp.●● -●● , 2009.

タイトルに関連する用語 (2件)： 関数 ,  一般物体認識