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局所法線分布分析に基づく3次元物体認識に有効な高独自性領域抽出手法
○永瀬誠信，秋月秀一，柴田悠太郎，橋本 学（中京大）
ロボットによるビンピッキングのための3次元物体認識では，オク
ルージョンが頻繁に発生するため，モデル内の複数の部分領域との
照合が重要である．本稿では，可能な限り少数の形状的独自性の高い，
認識に有効な部分領域を自動決定する手法を提案する．3次元形状モ
デルを部分領域に分割し，各領域に含まれる3次元法線分布をもとに
部分領域の独自性を評価する．モデルにおける独自性の高い部分領域
を用いることで，対象物体との照合時に，誤対応を起こしにくい物体
認識を行うことができる．9個の平面から構成される3次元形状モデル
を用いた実験より，形状的独自性の高い部分領域が選択されていること
を確認した．