著者

勝間 大輔 清水 大輔 渡邊 睦

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.93, pp.241-248, 2006-09-09

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室内に存在する物体の種別・位置姿勢を2次元画像認識により求める際,複数物体の重なり・遮蔽や影などの影響によるコントラスト低下が生じた部分の特徴抽出が失敗し,正しく認識が行われないという問題がある.本論文では,認識対象個々の形状・属性情報を記述した物体モデルに加え,物体相互の位置関係,および人間動作との干渉関係を記述した『関係モデル』を適用することにより,上記の問題に対処する手法を提案する.撮影したシーンからまずエッジを抽出・ラスタベクトル変換・補完した後,連結性解析により閉面領域抽出を行う.次に物体モデルと照合することによりまず閉面単位のスコアを計算した後,隣接する閉面単位スコアを統合した統合スコアを求め,認識対象物体の候補を抽出する.ここで関係モデルを適用することにより,認識対象侯補完の位置関係の整合性を検証し,矛盾の無い閉面領域の組み合わせを認識対象物体領域として得る.最後に物体同士の位置関係や人間動作との干渉関係を用いることにより,未認識領域に対する解釈当て嵌めを行う.現在実装しているのは認識対象物体の候補抽出部分までであり,室内環境シーンを対象とした実験結果について述べる.2D Object recognition system tends to fail when detected features are vastly lost caused by overlapping of multiple objects, occlusion and decline in contrast This paper proposes a method to manage the incomplete feature detection problem by applying a "relation model" in addition to the conventional object model. First, detection of edge segments, raster-to-vector transformation and supplementation of edge segments are executed and closed region-based descriptions are created. Next, candidates of recognized objects are extracted by calculating the scores of each closed region based on matching with the object model, and unified scores are calculated by unifying the closed region scores in the neighborhood. Then, the consistency among recognized object candidates are examined by applying the relation model, and combinations of closed region are selected as recognized object regions. Finally recognition of unknown regions is executed by applying the relations among object positions and the relations between objects and human motion. Experimental results in indoor scenes by the implemented system are shown