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実世界における有用な画像データベースを自動構築する自律移動ロボットを提案し、物体検出の基盤技術の研究開発を行った。第一に、物体検出をグラフマッチング問題として定式化した場合のパラメータを自動学習する手法を提案した。グラフマッチングパラメータを最適化する手法はいくつか知られているが、本手法は物体検出の精度を上げる目的関数を明示的に最適化する点が新しい。本研究は3DV 2014で発表した他、日本ロボット学会研究奨励賞を受賞した。第二に、未知の物体を検出する手法として、三次元空間から物体候補領域を事前知識なしに抽出する手法を提案した。本研究はIROS 2015で発表し、ソースコードを公開した。
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