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J-GLOBAL ID：201802224068604578   整理番号：18A0201026

顕著な点での後天性触覚データからの3次元物体認識【Powered by NICT】

3D object recognition from tactile data acquired at salient points

著者 (2件)： Pedneault Nicolas (Department of Computer Science and Engineering, Universite ́ du Que ́bec en Outaouais, Gatineau, Canada) ,  Cretu Ana-Maria (Department of Systems and Computer Engineering, Carleton University, Ottawa, Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IRIS  ページ： 150-155  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： 触覚データの獲得は,物体との直接接触を必要とし,物体認識を達成するために,物体表面を調べるためにセンサを移動と位置決めの過程は,しばしば時間がかかる。論文では,視覚的注意システムにより抽出された特徴の形で,視覚情報の使用は,触覚データ収集プロセスを誘導するために調べた。実データ収集に必要な努力と時間を短縮するために,データ収集手順は最初のシミュレーションを行った。これは得られた触覚データに基づいて調べた物体の認識を可能にする最も有望な選択的データ取得アルゴリズムの同定を可能にした。いくつかの特徴と分類器はこの目的のために試験した。それらの中で,k-最近傍アルゴリズムに関連する計算視覚的注意モデルの改良版をシミュレーション中の最良の性能(94.51%)を得たが,ピエゾ抵抗触覚センサアレイで収集した実際の測定を用いた場合,68.75%の性能を,Naive Bayesアルゴリズムと組み合わせた同じ視覚的注意モデルで得られた。Copyright 2018 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： *触覚 ,  アルゴリズム ,  データ収集 ,  *物体認識 ,  センサ ,  位置決め ,  センサアレイ ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 圧電抵抗 ,  視覚情報 ,  視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 触覚 ,  3次元物体