| 講演名 | 2017-12-14 Depth画像を活用した深層学習によるホームサービスロボット向け一般物体認識システムの構築 吉元 裕真(九工大), 田向 権(九工大), |
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| 抄録(和) | 少子高齢化社会において，ホームサービスロボットの実現が期待されている．ホームサービスロボット実現のためには，多種多様な物体を高精度で認識する一般物体認識システムが必要である．この一般物体認識システムの構築において，RGB画像だけでなくDepth画像を活用することで，認識精度の向上が期待できる．本稿では，RGB画像のみを扱う既存の深層畳み込みニューラルネットワークに対して，RGB画像とDepth画像の両方を学習可能なネットワーク構造とその学習手法を提案する．実験では，提案学習手法の有効性と，Depth画像の導入による提案ネットワークの精度向上を検証する． |
| 抄録(英) | In an aging society with fewer children, home service robots are expected to be realized. In order to bring a realization of the robots, it is necessary for a generic object recognition system to recognize a wide variety of objects with high accuracy. Therefore, in this research, we employ deep convolutional neural networks for the generic object recognition system. The networks are famous for their own high performance in recognition tasks. To improve the accuracy of the object recognition, utilizing both of the RGB and the depth images is effective. In this paper, we propose a new architecture for the deep convolutional neural networks to train both of the RGB and the depth images. Furthermore, we propose a new training method for proposed architecture. Experimental results show that effectiveness of the proposed architecture and training method. |
| キーワード(和) | ホームサービスロボット / 一般物体認識システム / 深層学習 / CNN / Depth画像 |
| キーワード(英) | Home Service Robots / Generic Object Recognition System / Deep Learning / CNN / Depth Image |
| 資料番号 | SIS2017-55 |
| 発行日 | 2017-12-07 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2017/12/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 鳥取県立生涯学習センター（県民ふれあい会館） |
| 開催地（英） | Tottori Prefectural Center for Lifelong Learning |
| テーマ（和） | システムオンシリコン，近距離無線通信応用システム，一般 |
| テーマ（英） | System on Silicon, Short Range Wireless Systems, etc. |
| 委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 仲地 孝之(NTT) / 末竹 規哲(山口大) |
| 副委員長氏名（英） | Takayuki Nakachi(NTT) / Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 辻 裕之(神奈川工科大) / 田向 権(九工大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroyuki Tsuji(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 藤吉 正明(首都大東京) / 古賀 崇了(徳山高専) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Takanori Koga(NIT, Tokuyama Col.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Depth画像を活用した深層学習によるホームサービスロボット向け一般物体認識システムの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Object Recognition System using Deep Learning with Depth Image for Home Service Robots |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ホームサービスロボット / Home Service Robots |
| キーワード(2)（和/英） | 一般物体認識システム / Generic Object Recognition System |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | Depth画像 / Depth Image |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉元 裕真 / Yuma Yoshimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田向 権 / Hakaru Tamukoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 発表年月日 | 2017-12-14 |
| 資料番号 | SIS2017-55 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | SIS-349 |
| ページ範囲 | pp.123-128(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-12-07 (SIS) |