Voxelベースの3D物体認識（まとめ）
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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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
... Point Cloudベースの3D物体認識（4/4） SO-Net: Self-Organizing Network for Point Cloud Analysis Jiaxin Li, Ben M. Chen, and Gim Hee Lee. IEEE CVPR, 2018. • 順序不変な自己組織化マップ（SOM）を作り、k近傍探索で点群をSOMノードに割り ...
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モーションキャプチャシステムを用いた物体の動作分析事例
... • 床反力ベクトルとの同時呈示 といったパラメータ類の算出を行うことが可能である． 手動デジタイズでは，ユーザーが画像内のマーカの位置 に合わせてクリックすることによってポイントを指定する． これを一つの動画分，コマごとに行わなければならないの で時間がかかる．一方，自動デジタイズは，画像内のマーカ ...
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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 ...
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2D4-2 Convolutional Neural Networkによる物体認識の自己位置推定への統計的活用
... 本稿では画像一枚を観測した場合のみで評価を行ったが， MCL は時間ごとに更新されるモデルであるため今後は時系列 で観測された画像を用いて，位置推定に活用していく必要があ る．また，多項分布の学習方法として地図の座標と方向により 場所領域を決め，観測された画像を近くの場所領域の特徴と して近似して学習を行ったが，観測された画像がどのクラスに ...
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NeOSU_no3_まとめ
... 電光掲示板の表示は、時速105.95㌔──。ギネス世界記録達成の瞬間だっ た。大産大が強力に押し進めるプロジェクト共育の成果が、具体的に姿を現した。 学生たちの目には涙があふれ、我々はその姿を見て感動し、また大学の本当の宝 物であると思った。プロでも製作は不可能といわれた3カ月という短期間で、学 ...
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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
... 1. はじめに 日常生活空間において人が何をしているのかをロボットが 理解することはロボットが人を自律的に支援するうえで必要不 可欠な機能である．また，人が注意している物体やそれに働き かける動作は会話のトリガーとなり，人とロボットの日常会話 を介しての共生を促進する．人の動作には物体への働きかけ動 ...
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V R (f, x) = A α k γ k e jφ ke jπf (d k x) となる. ここで,γ k, φ k はそれぞれ k 番目の物体の反射による振幅および位相係数,α k は k 番目の物体 X k に反射した信号の伝搬損による振幅係数である.d k は 送信点から k 番目の物体ま
... 7.まとめ 24GHz 帯を使用した FM-CW 方式レーダ装置について，動作原理を示した後，計算機シミュレーションお よび実験によりその基本特性を明らかにした．そして差分方式を用いることで，被測定物以外の反射物が 存在する環境において，レーダ装置から被測定物までの距離および被測定物の微小変位の検出が可能であ ...
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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.
... – 未知の領域を探索する際にロボット自身の位置推定と地図作成(SLAM) MATLAB環境で効率的にロボットビジョン開発が行なえることをご紹介いたします！ Computer Vision System Toolbox™ Robotics System Toolbox™ ...
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目次 1. 音と音声 2. 音声研究 : 合成 認識 3. 音声コーパスとは 4. 大規模コーパスから見えること 5. 音声コーパスの利用 6. 音声コーパス類似性の可視化 7. 音響データベース 8. まとめ 市民講座
... 動物の可聴域 （出典：曽根敏夫「くらしと音」裳華房(1991)に着色） 10 20 50 100 200 500 1k 2k 5k 10k 20k 50k 100k 200k 500k 周 波 数 ［Ｈｚ］ スズメガ バッタ ...
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開始 e d e d e d 点群マーカの作成 ( オフライン処理 ) 画像の取得 a b c a b c a b c 点群と物体のシルエット抽出 カメラの姿勢推定 ボクセルデータの更新 再構成結果の表示 ユーザによる終了判定 終了 YES NO 図 1 提案システムの処理の流れ Fig.1 Flo
... ながらマッチング率の測定を行った．なお，マッチング率 の定義は全ドット数に対し，3 章の手法によって正しい識 別番号が得られたドットの割合とした．また図 7 の横軸は， カメラの偏角𝜑を床面の法線とカメラの光軸が一致する角 度を基準として示したものである．これより，いずれの偏 ...
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表現スタイルの異なる画像に対して自動適応する物体検出技術 Cross-Style Weakly-Supervised Object Detection 1. 研究の目的物体検出はある画像の中に存在する物体のカテゴリ ( クラス ) と位置を検出するものである 物体検出は非常に基礎的な問題であり 近年
... 研究専門分野：マルチメディア パターン認識 機械学習 あらまし 最先端の物体検出モデルの学習には、イン スタンスレベル（クラス名＋場所）のアノテーション を伴う大規模な画像データセットを必要とするため、 自然画像以外の画像への適用は難しい。例えば、スケ ッチや油絵において物体検出を行う際は、そのドメイ ...
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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 ...
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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
... リ認識精度は低くなった．これは，提案手法が学習の進行とと もにカテゴリ数を推定し，必要に応じてカテゴリ数を増やして いくためである．そのため，学習物体数が少ない場合は全デー タを正しく認識するために必要な数のカテゴリが学習できて いない．しかし，学習物体数が増加すると，不足していたカテ ...
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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
... 6. 今後の展望 本稿では，触覚の物体の識別には，視覚野を含む広範 な脳内ネットワークが関与し，そのなかで分散処理と統 合的な処理が行われるモデルとそれを支持する成果につ いて紹介した。上述したようにモデルの妥当性について はさらなる検証が必要であるが，さらに加えて様々な問 題点がある。例えば，低次から高次へのボトムアップ処 ...
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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
... なることから，個人差があると考えられる．また，x座標よりもy座標のずれの方が大きいとい うことから，人は指差しする際に，奥行き方向の方が正確に指差しできず，正確に点を指差し しているわけではない．しかし，特定物体の存在する範囲を指示する目的には使える．また， 練習すると熟練者のように正確に指差しできると考えられる．誤差が大きくなる原因は，指差 ...
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100326_セミナー資料_物体認識.pptx
... 特徴量比較のまとめ 特徴量 検出対象 顔 車 人 Haar-like 目や口などの顔の特長的 な領域を選択 輪郭を捉える特徴を多く選 択 人の縦エッジ、縦ラインを捉 える特徴を多く選択 HOG 輪郭を捉える特徴を多く選 択 輪郭、タイヤを捉える特徴 を多く選択 上半身を捉える特徴を多く 選択 EOH 輪郭を捉える特徴を多く選 択 ...
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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
... 2.2 特定物体認識の高速化 前述したとおり，撮影画像をそのまま処理する と対象物の検出が遅いので高速化するために， 割した撮影画像を SIFT 処理しマッチングして いく．まず，どの 割画像から SIFT 処理するか の順番を決める必要がある．この順番によって処 理の速度が決まるので，その決め方が重要である． ...
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目次 Executive Summary CHAPTER 2. 環境認識 資産運用会社代表取締役交代のお知らせ 3 環境認識 1 16 Executive Summary 4 環境認識 2 17 環境認識 3 18 CHAPTER 1. 第 14 期 (2012 年 7 月期 ) 決算概要 CHAP
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3次元ベースマップによる学内避難経路の量的評価
... 2．３次元点群データから判明する地形の特徴 2.1 ３次元点群データ 図３に八草キャンパスを上空から見下ろした状態の３次元点群データを示す。建物の屋根もすべて点群で表示 されており、これがUAVによる空撮写真から得られた点群であることを示している。すべての点は６次元ベク ...
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