抄録

◎高岡賢人・芋野美紗子・土屋誠司・渡部広一（同志社大）

近年，人間の代わりとなるパートナーロボットは家事の手伝いなどをこなし，人間を手助けすることが期待される．これを実現するには，ロボットの周囲環境を認識する一般物体認識という技術が必要となる．一般物体認識とは画像から“ライオン”や“リンゴ”などのように，物体を一般的な名称で認識することである．しかし，Bag-of-Featuresによる認識は雑音の影響を受けやすいため，認識率が低くなるという問題がある．本研究では入力画像に写った物体と比較する際に用いる画像知識ベースに対して，雑音を除去する手法を提案する．複数枚の画像で構成された各物体クラスに統計的処理を行った．その結果，提案手法を用いない場合に比べ7%精度が向上した．