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J-GLOBAL ID：201702232621314700   整理番号：17A1271784

ロボット能動的探索を用いたクロスモーダル視覚-触覚物体認識【Powered by NICT】

Cross-modal visuo-tactile object recognition using robotic active exploration

著者 (6件)： Falco Pietro (Chair of Automatic Control Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Lu Shuang (Chair of Automatic Control Engineering, Technical University of Munich, Germany) ,  Cirillo Andrea (Department of Industrial and Information Engineering, Universita` degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”, Aversa, Italy) ,  Natale Ciro (Department of Industrial and Information Engineering, Universita` degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”, Aversa, Italy) ,  Pirozzi Salvatore (Department of Industrial and Information Engineering, Universita` degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”, Aversa, Italy) ,  Lee Dongheui (Chair of Automatic Control Engineering, Technical University of Munich, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 5273-5280  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 本研究では,クロスモーダルと視覚と触覚物体認識に対処するためのフレームワークを提案した。クロスモーダルと視覚と触覚物体認識により,物体認識アルゴリズムは,視覚データのみで訓練した,触覚を利用する物体を認識することができることを意味している。提案したクロスモーダルフレームワークは三つの主な要素で構成される。第一は視覚および触覚データの統一的表現,クロスモーダル知覚に対して適切である。第二は,分類応用のために選択された表現をコードできる特徴の集合である。第三は教師つき学習アルゴリズム,選択された記述子を利用したものである。著者らの手法の結果を示すために,著者らは家庭及び産業環境における共通の15物体を用いた実験を行った。さらに,簡単なクロスモーダル認識タスクにおける10人のヒトの性能と提案したフレームワークの性能を比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *物体認識 ,  ヒト ,  *ロボット ,  *視覚 ,  教師つき学習 ,  *触覚 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  探索 ,  視覚 ,  触覚 ,  物体認識