機械学習による物体認識
MATLAB ではじめる画像処理とロボットビジョン ~ 機械学習による物体認識と SLAM~ MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部信号処理 通信 木川田亘 2015 The MathWorks, 1Inc.
... ロボットビジョン開発ロボットビジョン – 機械学習のためのフレームワークで最適な分類器を探索 – モデルフィッティングやVisual-SLAMなど高度な3次元点群処理機能 このあとセミナーのご紹介 ...
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HOKUGA: 回転型深度センサを用いた指差し認識・特定物体認識と移動ロボット・ハンドリングへの応用
... 従来の指差し認識では，人間の肌色抽出により手領域の切り出しを行ない，その後，ハフ変 換や幾何学的制約を用いて指差し方向を見つけていた ５） ．しかし，この方法では背景の影響を 大きく受けてしまい，その他のモノまで検出してしまう場合があるので，誤検出を軽減するた め，画像処理や距離情報を用いる必要があった．この問題に対処するため，深度センサを用い ...
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3D 物体認識とは 3D データを入力し 物体のカテゴリ推定結果を出力すること ( 物体識別 ) システム スターゲイジーパイ Cf.) 物体検出 物体検索 パーツセグメンテーション
... 3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes Z. Wu, S. Song, A. Khosla, F. Yu, L. Zhang, X. Tang, and J. Xiao. IEEE CVPR, 2015. • 151,128 3D CAD models belonging to 660 unique object categories を • 30 x 30 ...
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要 旨 題目深層学習による人物検出学籍番号 T 氏名海住嘉希指導教員白井英俊近年 深層学習による画像認識が高い精度で成果を挙げていることで注目されている 本研究では 深層学習によって物体認識を行う三つの手法を用いて実装を行った そして 三つの手法の実装結果から人物検出に焦点をあて これら
... 第１章 はじめに 近年、深層学習による画像認識が高い精度で成果を挙げていることで注目されている。 本研究では、深層学習によって物体認識を行う三つの手法を用いて実装を行った。そして、 三つの手法の実装結果から人物検出に焦点をあて、これらの検出精度と実行時間の比較を 行ったものである。人物検出に焦点をあてた理由は、安全面や防犯面でこのような機器が 使われ始めており、人を検出[r] ...
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はじめての機械学習
... データ処理には、専門的な知識やツールが必要になる場合があります。例えば、 特徴量を抽出して物体検出アルゴリズムの学習を行うためには、画像処理の専門 知識が必要です。データの種類によって必要な前処理の方法も異なります。 データに最も適したモデルを見つけるには時間がかかります。適切なモデルを選 ...
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RIETI - "声"だけで、うつ病はどこまで診断可能か？ ～音声感情認識技術にアンサンブル型機械学習モデルを応用したうつ病スクリーニング機能に関する精度の検証
... 関沢洋一（経済産業研究所） 下地貴明（スマートメディカル株式会社） 要旨 近年、音声から感情を推測する技術が開発され、商業化されている（音声感情認識技 術）。本研究では、この技術がうつ病の診断に活用できるかを検証した。オンライン調査 で、約 2000 名の被験者に 2 ヶ月おきの 3 時点において音声を吹き込んでもらうと共に、 うつ病のスクリーニングに使われている質問票に答えてもらい、収集したデータを解析し ...
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2D5-1 オンラインマルチモーダルHDPによる物体概念の獲得
... クルで実施する．生成したカテゴリ選択用データ D v を p ¯ 番 目のパーティクルが学習で推定したパラメータ Θ p ¯ を用いて， カテゴリ認識を行う．なお，推定したパラメータを用いたカテ ゴリ認識については次節 3.5 で説明する．このときカテゴリの 必要性が高ければ，複数のパーティクルで同じような特徴を表 すカテゴリが形成されるため，複数のデータが同一のカテゴリ ...
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2018/11/30 13:45-14:45 確率場と深層学習に関する第 2 回 CREST シンポジウム 深層学習を用いた三次元物体認識 産業技術総合研究所人工知能研究センター 金崎朝子
... RGBDベースの3D物体認識（まとめ） • 基本は2.5次元（１フレームから適用可能）。 • Depth画像はHHAコーディングして、RGB CNNに似た Depth CNNを（Fine-tuning等で）学習するのが一般的。 • 姿勢推定込みの認識によく使われる ...
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機械学習によるこれまでにないビジネスのスピードとスケールの実現
... 同じ機械学習アルゴリズムを使用することで、Netflixはユーザーの鑑賞履歴に基づいてお勧めの動 画を表示しています。Amazonは、顧客の購入傾向に基づいておすすめの製品を表示しています。 Facebook は、アップロードした写真から友達の顔を認識してタグ付けしています。このような例 は、ほかにもたくさんあります。その結果として、どのような利点があるのでしょうか。個人に ...
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機械学習か？ルール定義か？
... IBM Watson Knowledge Studio 機械学習モデルやルール定義の作成により、業界や分野ごとの知識だけでなく、 各分野の言葉の使われ方の微妙な違いまでWatsonに教えることが可能になります 「言語は生きている」 ...
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2D4-5 自己組織化マップを用いた物体概念の学習
... (g) 4.3 1.7 2.3 5.7 3.3 3.3 79.3 4. まとめと今後の課題 本研究では，ロボットが人とのコミュニケーションを通じて，学 習を行う際に必要な，物体概念学習手法を提案した．同一物体 でも姿勢の違いにより，得られる特徴量が変化するという問題に 対して，自己組織化マップを用いて対応した．物体の識別精度 ...
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機械学習のご紹介
... 続いて、様式の分類（教師あり学習の問題）に用いた視覚的特徴は、 他の画家への影響の判定（教師なし学習の問題）にも活用可能との 仮説を立てました。 彼らは、特定の対象物を見分けられるよう、Google上の画像を用い て学習させた分類アルゴリズムを用いました。そのアルゴリズムを、 過去550年間に66人の画家によって描かれた1,700点を超える絵画作 ...
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2F4-OS-01a-5 物体指向動作認識を伴う対話におけるトピック管理
... までの正解率である．また，アクションとアクティビティの共 起係数は 0.2 とした．実験結果より，学習された ACTNET に よりアクションとアクティビティの認識が可能で，特に，コン テキストを与えるアクティビティとの共起によりアクションの 認識性能をあげられること，及びアクション認識のあいまいさ が物体が何かの追加情報を用いた推論により解消されることが ...
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LMSを用いたプログラミング授業における機械学習による得点率予測
... 近年, 様々な教育機関でプログラミング教育が進められており, プログラミング学習者が増加している. しかし, 個別 での指導体制は難しく, 多人数授業になりがちで, 単位不認定者はますます増加してしまう. さらに, 習熟度に応じた 授業が期待されているが, 多人数授業のため, 教員が個々の学生の理解度を把握することは難しい. また, 学生の理解 度が低いままで次の演習に進んでしまい, ...
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HOKUGA: 距離画像を用いた物体形状認識と移動ロボットによるハンドリングへの応用
... ロボット技術を介護や家事などの生活 野に適用した生活支援ロボットの実用化が，少子高齢化社会への 大きな支援になると期待されている．そのロボットの必要機能として 指示された特定の物体を取ってくる 機能がある．本研究では，指示された特定物体を検出する方法として，３次元点群データを取得し，そのデー タを基に距離画像を作成し，テンプレートマッチングする方法を用いた．３次元点群データを取得するのに， ...
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HOKUGA: SIFTを用いた特定物体認識の高速化と移動ロボットによる物体ハンドリングへの応用
... 画像に対象物があったという結果が得られる． 2.3 実験結果 ペットボトルを床に４つ並べて，撮影画像を１ 割，４ 割，８ 割の場合の３通り，カメラか らの距離を 0.5m，1.0m，1.5m の３通り，カメ ラの解像度を 1280×720，1920×1080の２通りで 実験し，物体認識にかかった時間を計測した．ま た同時に一致した特徴点の数も計測した．それら を比較した結果を解像度が ...
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HOKUGA: 複数センサを併用した特定物体の位置認識と移動ロボットによる物体ハンドリングへの応用
... ４．おわりに 特定物体認識を行う際の特徴量抽出方法について，３つの特徴量を比較した．その結果， SIFT特徴量は，計測時間という観点では処理に時間がかかるが，精度という観点からは一番 良いということが分かった．本研究では，処理が少し遅くても精度のよいSIFT特徴量を用い ることにした．室内でパン機能付き測域センサを用いて３次元計測を行うことで形状認識がで ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 実験結果が図 2 である．横軸は訓練データ及びテストデー タのクラスごとの枚数で，縦軸は分類の正解率を表す．提案手 法によって正解率が向上したことがわかる． また本稿には載せていないが，既存手法ではできなかった追 加学習についても実験を行い，本稿の手法が有効であることを 確認している． ...
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PDFファイル 1G2 「機械学習の基礎」
... 4. まとめ 本研究では，交換モンテカルロ法を用いた，変数選択問題に おける解の効率的な全数探索手法を提案した．また，マルチヒ ストグラム法による解の個数の推定法も提案し，顔識別データ において提案手法の有効性を検証した． ...
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触覚による物体認識に関わる脳内ネットワーク
... 70 基礎心理学研究 第35巻 第1号 は，様々なカテゴリの物体のなかでも，顔に対し選択的 に強く活動する（Kanwisher, McDermott, & Chun, 1997）。 また 外線条身体部位（Extrastriate Body Area, EBA）は身 体部位に対して選択的に強く活動する（Downing, Jiang, Shuman, & Kanwisher, ...
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