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J-GLOBAL ID：202002282679046930   整理番号：20A0334631

OpenMPR:視覚障害者のためのマルチモーダルデータを用いた場所の認識【JST・京大機械翻訳】

OpenMPR: Recognize places using multimodal data for people with visual impairments

著者 (4件)： Cheng Ruiqi (State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation, Zhejiang University, Hangzhou, People’s Republic of China) ,  Wang Kaiwei (State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation, Zhejiang University, Hangzhou, People’s Republic of China) ,  Bai Jian (State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation, Zhejiang University, Hangzhou, People’s Republic of China) ,  Xu Zhijie (School of Computing and Engineering, University of Huddersfield, Queensgate, Huddersfield, United Kingdom)
資料名： Measurement Science and Technology  (Measurement Science and Technology)
巻： 30  号： 12  ページ： 124004 (11pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0354C  ISSN： 0957-0233  CODEN： MSTCEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 位置認識はナビゲーション支援において重要な役割を果たし,補助技術においても挑戦的な課題である。場所認識は,データベースと質問画像の間の様々な変化のために,誤った位置確認の傾向がある。視覚障害者のための着用可能な補助装置に照準を定めて,著者らはオープンソースの位置認識アルゴリズム(OpenMPR)を提案して,それは位置認識の挑戦的問題に取り組むためにマルチモーダルデータを利用した。従来の位置認識と比較して,提案したOpenMPRは複数の効果的記述子を活用するだけでなく,画像マッチングにおけるそれらの記述子に異なる重みを割り当てる。アルゴリズムにGNSSデータを組み込んで,円錐ベースのシーケンス検索をロバストな場所認識のために使用した。実験は,提案したアルゴリズムが実世界シナリオにおける場所認識問題を解決し,補助ナビゲーション性能に関して最先端のアルゴリズムを凌ぐことを示した。実世界試験データセットにおいて,オンラインOpenMPRは照明変化なしで100%の再生で88.7%の精度を達成し,照明変化により99.3%の再現で57.8%の精度を達成した。OpenMPRはhttps://github.com/chengricky/OpenMultiPRで利用可能である。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚障害者 ,  位置決め ,  *多モード ,  円錐 ,  ロバスト性 ,  アルゴリズム ,  データベース ,  GNSS
準シソーラス用語： 照明変化 ,  オンライン ,  画像マッチング ,  認識アルゴリズム ,  オープンソース ,  位置認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視覚障害者 ,  マルチモーダル