| 研究課題/領域番号 |
17H01803
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能ロボティクス
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
岩村 雅一 大阪府立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (80361129)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2018年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2017年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 視覚障害者 / 全方位カメラ / 視覚情報 / 物体検出 / 捜し物 / 深層学習 / ナビゲーション / 視覚障碍者 / トラッキング / 情報の取捨選択 / 空席検出 / 文字認識 / 物体認識 / 認識 / 検出 / 大規模情景内文字データセット / 情報工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、コンピュータに文字や物体を認識させる従来の視覚障害者補助システムの拡張を試みた。従来のシステムには、認識したいものが視覚障害者の目の前にあるという暗黙の前提があった。しかし、視覚障害者が知りたいものは目の前にあるものだけに限らない。そこで、視覚障害者にとって位置の分からないものも認識出来る枠組みの一例として、全方位カメラを用いる捜し物探索システムを提案した。視覚障害者に参加してもらう実験により、全方位カメラを用いる方が従来のスマートフォン型のカメラよりも使いやすいことを確認した。また、物体認識の認識精度を向上する手段として、深層学習に用いるShakeDropという正則化を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コンピュータに文字や物体を認識させて視覚障害者の目の代替を目指す試みが盛んになっている。既存の方法は、利用者である視覚障害者が目の前にあるものをスマートフォン付属のカメラで撮影して、それが何であるかを伝えるものが主流である。しかし、視覚障害者が知りたいものは目の前にあるものだけに限らないのではないか。この考えから、周囲が一度に撮影できる全方位カメラを用いたシステムを考案した。しかし、撮影範囲が増えると、認識で得られる情報も増える。時として膨大な認識結果を全て視覚障害者に伝えれば、逆に混乱を招く恐れがある。そこで本研究では、全方位カメラを用いる場合のより良い認識結果の提示方法などを検討した。
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