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J-GLOBAL ID：201902241361379246   整理番号：19A0542435

機能属性の空間配置に着目した類似形状物体の6自由度姿勢推定

6DoF Pose Estimation for Similar Objects Using Spatial Relationship of Part-Affordance

著者 (2件)： 秋月秀一 (慶應義塾大学) ,  青木義満 (慶應義塾大学)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 85  号： 1  ページ： 107-112(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,目標物体と同じ3Dモデルが存在しない場合でも,日常的なオブジェクト,特にキッチンまたはDIYツールの6自由度姿勢(3D位置と姿勢)を推定する方法を提案した。同じカテゴリーに属するツールは機能属性,すなわち各部分の役割において共通の空間配置を有すると仮定した。提案された方法は姿勢推定のためにこの仮定を使用した。機能属性と形状の空間的関係性の,2タイプの一貫性を最小にすることによって,著者らは,提案方法が従来の姿勢推定方法と比較してより高い性能を達成することを確認した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  モデル ,  回転 ,  並進 ,  *推定 ,  姿勢 ,  空間 ,  配置 ,  マッチング ,  最適化 ,  人工知能 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： 3Dモデル ,  *6自由度 ,  アフォーダンス ,  モデルマッチング ,  機能属性 ,  空間配置 ,  *姿勢推定 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  *類似形状物体

著者キーワード (8件)： 3D物体認識 ,  姿勢推定 ,  アフォーダンス ,  ポイントクラウド処理 ,  3D物体認識 ,  姿勢推定 ,  アフォーダンス ,  ポイントクラウド処理

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• 1) P. J. Besl and N. D. Mckay, A Method for Registration of 3-D Shapes, IEEE Trans. PAMI, 14, 2, (1992) 239.
• 2) S. Hinterstoisser, C. Cagniart, S. Ilic, P. Sturm, N. Navab, P. Fua and V. Lepetit, Gradient Response Maps for Real-time Detection of Textureless Objects, IEEE Trans. PAMI, 34, 5, (2012) 876.
• 3) Y. Konishi, Y. Hanzawa M. Kawade and M. Hashimoto, Fast 6D Pose Estimation from a Monocular Image Using Hierarchical Pose Trees, Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), (2016) 398.
• 4) F. Tombari, S. Salti and L. Di Stefano, Unique Signatures of Histograms for Local Surface Description, In Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), (2010) 356.
• 5) W.Kehl, F. Milletari, F. Tombari, S. Ilic and N. Navab, Deep Learning of Local RGB-D Patches for 3D Object Detection and 6D Pose Estimation, Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), (2016) 205.

タイトルに関連する用語 (7件)： 属性 ,  空間配置 ,  着目 ,  類似 ,  物体 ,  6自由度 ,  姿勢推定