1T-3
アピアランス変化に頑健な物体認識システムの構築
○梅田沙紀，杉田拓己，花畑圭佑，渡邉昌平，早瀬光浩，濱川 礼（中京大）
本論文では、ロボットが人間の作業を支援するため、未知の物体認識に必要だと考えられるアピアランス変化に頑健な物体認識の手法を提案する。学習対象を複数の視点から撮影した画像に対して領域分割を行い、領域毎に色と形状を記述する。形状の記述には、二次元の長方形、三角形、楕円形の基本形状に、拡大、縮小、回転の変化を運動として離散的に作用させたVTN(Variable Template Network)モデルを用いる。領域についての記述から、グラフを生成する。このグラフを用いて、認識対象とマッチングを行う。その結果、アピアランス変化に対応した物体認識を行うことが出来た。