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J-GLOBAL ID：201702289501059930   整理番号：17A1392191

支援ロボットのための物体検出と認識:実験と実装【Powered by NICT】

Object Detection and Recognition for Assistive Robots: Experimentation and Implementation

著者 (2件)： Martinez-Martin Ester (Computer Science and Engineering Department, Universitat Jaume I, Castellon de la Plana, Spain, Castellon, 12071, Spain) ,  del Pobil Angel P. (Engineering and Computer Science, Jaume-I University, Castellon de la Plana, Spain, Castellon, 12071, Spain)
資料名： IEEE Robotics & Automation Magazine  (IEEE Robotics & Automation Magazine)
巻： 24  号： 3  ページ： 123-138  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0588A  ISSN： 1070-9932  CODEN： IRAMEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 日常環境における通常の作業を行う人間をアシストするために行われている技術的進歩。鍵となる問題は,種々のサイズ,形状および移動度の程度の物体との相互作用である。環境の変化に対応した迅速に適切に反応できるように自律支援ロボットは,実時間で視覚的データを処理する能力を提供しなければならない。信頼できるオブジェクト検出および認識はこの目標を達成するために必要な初期段階。重要な研究成果にもかかわらず,この問題は現実のシナリオを考慮すると課題が残っている。本論文では,実時間で通常環境における視覚入力から物体を検出・認識することを支援ロボットのための視覚システムを提案した。システムは,色,動き,および形状手がかりを計算し,オブジェクト検出および認識を達成するため正確に確率的方法でそれらを組み合わせた視覚科学からのいくつかの示唆をした。添加では,実時間で入力視覚データを処理することを目的とした,図形処理ユニット(GPU)を使用した。提示した手法は,現実的なシナリオに位置するヒューマノイドロボット胴体に実装して評価した。更なる実験的検証のために,実世界シーンを考慮すると物体認識のための公開画像リポジトリを用いて,他の最先端技術との定量的比較を可能にした。最後に,性能の時間的解析は,画像分解能とシーン中のターゲット物体の数に関して示した。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： 画像 ,  視覚 ,  コンピュータビジョン ,  図形処理 ,  相互作用 ,  リポジトリ ,  *ロボット ,  胴体 ,  物体認識
準シソーラス用語： 画像解像度 ,  最先端技術 ,  視覚科学 ,  確率的方法 ,  視覚システム ,  実時間 ,  *物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 支援 ,  ロボット ,  物体検出 ,  実験 ,  実装