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講演抄録/キーワード
講演名 2017-02-19 09:30
超二次関数を用いたScore Level Fusionに基づく三次元一般物体認識
八馬 遼小篠裕子斎藤英雄慶大PRMU2016-175 CNR2016-42
抄録 (和) 本研究は,物体認識と物体把持のための形状取得を同時に行うことを目標とし,
超二次関数を用いた物体認識手法を提案する.
従来の超二次関数を用いた三次元物体認識では,物体に超二次関数を当てはめ,
得られたパラメータを特徴ベクトルとみなし,機械学習手法によりモデルを学習し,
尤度最大の物体モデルを認識結果としていた.
本論文では,認識の曖昧性解消のため,Score Level Fusionに基づく物体認識手法を提案し,その効果を検証する.
Score Level Fusionは,物体認識結果から更に特徴ベクトルを構成し,新たな
モデルを構築することで,2段階認識を行う手法である.
実験では,三次元一般物体データセットを用いてScore Level Fusionが有効であることを示す.またScore Level Fusionの効果についての分析
も行う. 
(英) Our goal is to recognize 3d generic objects and estimate object's shape for object grasping simultaneously.
In this paper, objects are represented as superquadric parameters, and these parameters are set to feature vectors.
In previous method for object recognition using superquadric representation, likelihood at each model was estimated and
we set class label that likelihood is higher than any other models.
In this paper, we set likelihood as a new feature vector, and generate new model.
It is called Score Level Fusion, and we recognize objects based on this method.
We experimented with RGB-D object dataset to verify the effectiveness of Score Level Fusion.
キーワード (和) 三次元一般物体認識 / 物体把持 / 超二次関数 / Support Vector Machines / 結果統合 / / /  
(英) 3D generic object recognition / object grasping / superquadrics / Support Vector Machines / Score Level Fusion / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-175, pp. 131-136, 2017年2月.
資料番号 PRMU2016-175 
発行日 2017-02-11 (PRMU, CNR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2016-175 CNR2016-42

研究会情報
研究会 PRMU CNR  
開催期間 2017-02-18 - 2017-02-19 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 実世界センシングと応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2017-02-PRMU-CNR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 超二次関数を用いたScore Level Fusionに基づく三次元一般物体認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) 3D Generic Object Recognition based on Score Level Fusion via Superquadric Representation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 三次元一般物体認識 / 3D generic object recognition  
キーワード(2)(和/英) 物体把持 / object grasping  
キーワード(3)(和/英) 超二次関数 / superquadrics  
キーワード(4)(和/英) Support Vector Machines / Support Vector Machines  
キーワード(5)(和/英) 結果統合 / Score Level Fusion  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 八馬 遼 / Ryo Hachiuma / ハチウマ リョウ
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小篠 裕子 / Yuko Ozasa / オザサ ユウコ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 斎藤 英雄 / Hideo Saito / サイトウ ヒデオ
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2017-02-19 09:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-175,IEICE-CNR2016-42 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.461(PRMU), no.462(CNR) 
ページ範囲 pp.131-136 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2017-02-11,IEICE-CNR-2017-02-11 


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