著者

片平 尭之 岩井 儀雄 谷内田 正彦

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.108, no.328, pp.185-192, 2008-11-20

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コンピュータやセンサを身につけてさまざまな作業の支援を行うウェアラブルシステムにおいては,自己位置情報の提供が有益である.本論文では,ウェアラブル全方位視覚センサ・GPS・無線LANを用いた複合センシングによる自己位置識別手法を提案する.全方位画像・GPS情報・無線LAN情報について,それぞれ類似した学習データから自己位置の識別を行う.識別された自己位置がセンサによって異なる場合は,どのセンサによる結果が信用できるかを判別し識別を行う.実際に屋内および屋外環境で取得した全方位画像・GPS情報・無線LAN情報を用いて実験を行い,提案手法の有効性,ウェアラブルシステムへの適応性を確認した.

著者

小野 友也 岩井 儀雄 谷内田 正彦

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.2008, no.115, pp.193-200, 2008-11-20

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近年,拡張現実感・ロボットナピゲーションなどの分野の研究が盛んに行われている.それに伴い,対象物体とカメラの相対的な位置・姿勢を推定することは重要な課題となっている.本論文では '空間周波数を利用した姿勢推定法を提案する.空間周波数を利用して画像にマーカを埋め込み,空間周波数の変化を観測することで現在の姿勢を推定する. OpenGL を用いたシミュレーションを行い提案手法の有効性を確認した.Recently, fields of the augmented reality and the robot navigation are actively researched. Estimating a relative position and a posture between an object body and a camera has become a more important task. In this paper, we propose a posture estimation method using spatial frequency. We embed markers in an image by using spatial frequency and observe changes in the spatial frequency domain to estimate a current posture of the image. We create an application with OpenGL for simulation and show the effectiveness of our method.

著者

片平 尭之 岩井 儀雄 谷内田 正彦

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.2008, no.36, pp.113-120, 2008-05-01

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コンピュータやセンサを身につけてさまざまな作業の支援を行うウェアラブルシステムにおいては,自己位置情報の提供が有益である.本論文では,ウェアラブル全方位視覚センサより得られる画像と GPS の情報に基づく自己位置識別手法を提案する.画像特徴量・GPS 特徴量について,それぞれ部分空間を構成し,各部分空間内で近接した学習データから自己位置を識別を行う.識別された自己位置が異なる場合は,どちらの結果を信用するか判別し識別を行う.実際に屋内および屋外環境で取得した全方位画像,GPS の情報を用いて実験を行い,提案手法の有効性,ウェアラブルシステムへの適応性を確認した.Self-location is very informative for wearable systems. In this paper, we propose a method for identifying user's location from omnidirectional image features and GPS data. User's location is independently recognized from the image feature and GPS data projected into a sub-space made from learning data. User's location is determined from the results. We show the effectiveness of our method by experimental results in real images and GPS data.