仮想環境での物体の見え方変動モデルの獲得と実環境での未知の見え方へ対応可能なロボット視覚に関する研究

• 萩原 良信

  国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系

• 稲邑 哲也

  国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系

書誌事項

タイトル別名

• カソウ カンキョウ デ ノ ブッタイ ノ ミエ カタ ヘンドウ モデル ノ カクトク ト ミノル カンキョウ デ ノ ミチ ノ ミエ カタ エ タイオウ カノウ ナ ロボット シカク ニ カンスル ケンキュウ

抄録

ロボットの汎用的な物体認識の構築には，物体の見え方に関する学習が不可欠である．しかしながら，場所や時間に関するコストの高さから十分な学習データを準備する事が困難な場合がある．本研究では，仮想環境においてこれらの物体の見え方の変動を効率的に獲得し，ここで得られた画像データベースから計算した画像変換フィルタを実環境のロボット視覚に応用する事で，未知の物体の見え方を予測して認識する方法を提案する．

収録刊行物

• 人工知能学会全国大会論文集

  人工知能学会全国大会論文集 JSAI2014 (0), 1I5OS09b2-1I5OS09b2, 2014

  一般社団法人 人工知能学会

詳細情報

• CRID: 1390282763025469440
• NII論文ID: 40020081580
• NII論文ID: 130007421698
• NII書誌ID: AA11578981
• ISSN: 13479881
• DOI: 10.11517/pjsai.jsai2014.0_1i5os09b2
• NDL書誌ID: 025496418
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I025496418
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可