2004 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
16300049
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Research Institution | Hokkaido University |
|---|
Principal Investigator |
金子 俊一 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (50134789)
|
|---|
| Keywords | ロバスト性 / カルマンフィルタ / 顕著度エントロピー / ランドマーク / 視覚フィードバック |
|---|
| Research Abstract |
人間型高機能ロボット,生産工程におけるマシンビジョン,ロボットヘリコプターなどの応用システムを,人間共存環境において稼動させるための必須機能の1つとして,ロバストな視覚認識機能がある.本研究は,従来取り扱えなかった不良条件(高ノイズ,照明変動,複雑背景,遮蔽,ハイライト,欠陥など)に対する高いロバスト(頑健)性を有し,2次元及び3次元環境において機能する視覚認識機能の実現,及びロバスト共分散推定法を利用したロバスト拡張カルマンフィルタの実現を目的とした.(1)ロバスト高速画像パタン照合法の開発,(2)顕著特徴の自動識別・登録処理の開発,の2項目について具体的に実現した.併せて,カルマンフィルタの高速計算アルゴリズムについて検討した.
課題(1)に関しては,方向符号照合法を改良して,顕著度エントロピーという新概念(特徴量)を提案し,手法の定式化,実験による有効性の確認を行った.これにより,顕著性の高いランドマークの高速識別が可能となった.
課題(2)に関しては,上記に関連して,顕著度エントロピーを提案した.これはランドマーク検出に高い有効性を有するものであり,一般の実画像においても利用可能であることを実験によって確認した.MATLABによるカルマンフィルタの高速計算プロトタイプシステムを試作した.これによって,人間作業者の通常の作業運動における手動作などの実世界運動を追跡可能となった.
|
