2013 Fiscal Year Annual Research Report
日常物体認識のための人の行動観察に基づく革新的物体切り出しと逐次モデリング手法
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23500242
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
前 泰志 大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (50304027)
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| Keywords | 物体モデリング / 行動モニタリング / 知能ロボティクス |
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| Research Abstract |
人の生活環境においてロボットが視覚を用いて３次元シーンから個々の物体に対応する領域を切り出す問題を解決し、日常生活で人が物体モデルを意図して与えることなくロボットが自動で日常物体のモデルを獲得する手法を開発する。人が日常生活で物を移動させる行動を利用してロボットがシーン中から自動で物体領域を切り出す新たな方法論を提案し、物体認識のためのモデルや学習データを人が与えることなしに個々の物体の見えや形状などの属性を自動獲得し逐次に物体モデリングを行う手法を提案した。
（１）人の物体移動行動を利用した物体切り出し方法：ロボットや環境に設置したカメラで日常シーンの計測を行う。室内での人の移動行動を計測する手法を開発した。物体切り出し法として、人の物体移動行動の前後での画像変化から背景差分を用いた物体領域の切り出し、ならびに人が物体を把持している状態での物体領域の切り出しを行った。
（２）物体の逐次モデリング方法：物体切り出し方法により物体領域が切り出された画像を一つの「見え」として、逐次に得られた画像から見えモデルを獲得していく手法を開発した。いくつかの「見え」が得られたときに、Web画像を利用して同じカテゴリに属する物体の画像を学習し、モデルを一般化する手法を開発した。実験によって、人が本など複数の日常物体を移動させる行動を観測することによって複数の物体の見えを獲得できることを確認した。
（３）人とロボットのインタラクション時における物体モデリングを想定し、人の行動認識のため人の姿勢計測、頭部姿勢計測、一人称視点画像を利用することを考案した。さらには、獲得した物体モデルに使用者個人の属性をもたせるため顔認識手法の開発や、ロボットが個々の物体領域を獲得するための能動照明を利用する手法を開発した。
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