文献

J-GLOBAL ID：202002279776247418   整理番号：20A0377161

ロボットエレベータボタン認識のための透視歪の自律的除去【JST・京大機械翻訳】

Autonomous Removal of Perspective Distortion for Robotic Elevator Button Recognition

著者 (5件)： Zhu Delong (The Chinese University of Hong Kong,Department of Electronic Engineering,Shatin,N.T.,Hong Kong SAR, China) ,  Liu Jianbang (The Chinese University of Hong Kong,Department of Electronic Engineering,Shatin,N.T.,Hong Kong SAR, China) ,  Ma Nachuan (The Chinese University of Hong Kong,Department of Electronic Engineering,Shatin,N.T.,Hong Kong SAR, China) ,  Min Zhe (The Chinese University of Hong Kong,Department of Electronic Engineering,Shatin,N.T.,Hong Kong SAR, China) ,  Meng Max Q.-H. (The Chinese University of Hong Kong,Department of Electronic Engineering,Shatin,N.T.,Hong Kong SAR, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ROBIO  ページ： 913-917  発行年： 2019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： エレベータボタン認識は,移動ロボットの自律エレベータ操作を可能にするための不可欠な機能と考えられている。しかし,好ましくない画像条件と様々な画像歪のために,認識精度は改善されなければならない。本論文では,エレベータパネル画像の透視歪を自律的に補正できる新しいアルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,最初に,ボタン認識結果に基づく格子適合プロセスを実行するために,Gauss混合モデル(GMM)を活用し,次に,推定した格子中心を参照特徴として利用して,透視歪を補正するためのカメラ運動を推定した。このアルゴリズムは自律的に単一画像上で機能し,明示的特徴検出または特徴マッチング手順を必要とせず,従来の特徴ベースの幾何学的手法よりも雑音と異常値に対して非常にロバストである。このアルゴリズムの有効性を検証するために,異なる角度から取得した50画像のエレベータパネルデータセットを収集した。実験結果は,提案したアルゴリズムがカメラ運動を正確に推定し,効果的に透視歪を除去できることを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像歪 ,  異常値 ,  アルゴリズム ,  透視 ,  *エレベータ ,  雑音 ,  移動ロボット ,  ロバスト性 ,  有効性 ,  カメラ
準シソーラス用語： 特徴マッチング ,  特徴検出 ,  Gauss混合モデル ,  認識精度 ,  自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 透視 ,  歪