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平成２５年度は，視覚によって教示者の手指の位置・姿勢・形状を計測する方法の開発と視覚による３次元物体追跡法の開発を進めた．手指の計測法では，より自然な教示を実現するために，道具を把持した状態で手指の形状と道具の種類を同時に推定する方法を提案し，実装および実験を行った．道具を把持した状態では相互隠蔽が生じるため，画像から手指と道具を独立に精度よく認識することは困難である．提案する方法では，日常に現れる把持分類の知見から，手指の形状と道具の種類の間には相関があることに着目し，画像モーメントに基づく新たな画像特徴量を定義して両者を同時に認識する．シミュレーション画像および実画像を用いた実験により，提案する方法によって認識率が向上することを確認した．
３次元物体追跡法では，以前に開発したGPUの並列計算機能を利用した高速なステレオ計測法を拡張し，剛体モデルの位置合わせに基づく３次元物体追跡を同時に実行する．ここで，従来のようにステレオ計測と物体追跡を順に実行する場合には，位置推定の誤差が後段の物体追跡処理に悪影響をおよぼす点と，受動計測では模様が少ない物体を精度よく追跡することが困難である点の２点が問題になる．そこで，物体モデルの情報をステレオ計測処理に反映させることによって，ステレオ計測処理と物体追跡処理を同時に最適化し，両者の誤差を同時に低減する方法を提案した．また，シミュレーション画像および実画像を用いた実験によって，特に模様が少ない物体に対して，３次元運動推定の精度が向上したことを確認した．
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