著者

佐藤 公則 渡邊 睦 鹿嶋 雅之

出版者

鹿児島大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2010

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本研究はドアノブを握るという自然な動作の中で取得しやすい掌紋を個人認証に用いることを提案した.認証手法としては回転や移動,拡縮,明度変化にロバストであるSIFT特徴を用いている.ドアノブを握る動作の中で取得される1枚の画像のみでは握りの強弱により歪みが発生する.そこで,ドアノブを握る動作の動画を用い,複数の掌紋画像を時系列に時間幅を持たせて比較することを提案し,掌紋の歪みを考慮した認証を行うシステムを構築した.その結果,等価エラー率EERは3.16%となった.また他人受入率が初めて0%となる箇所を見た場合,本人認証率は93.7%となった.

著者

矢野 雅之 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.25, pp.321-326, 2006-03-17

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画像認識を行う際、まず領域分割を行って認識対象の候補となる領域を設定することが行われる。しかし、領域数は一般に未知であり、又、明度/色相値の類似性のみで領域を生成した場合には影や模様の影響により適切に設定できないという問題がある。そこで本稿では、明度による自動領域分割に対してDFT処理した領域をクラスタリングした分割結果を統合することにより、領域分割結果の精度向上を行う方式について提案する。屋内シーン、屋外シーンにおいて本手法の有効性を確認した。The first stage of object recognition is generally the region(description) creation to identify candidates of recognized objects by means of segmentation. However, several difficulties exist in the segmentation, such as, unknown region number and miss-segmentation due to shadows or irregular texture patterns. We propose a unified method of both intensity-based segmentation result and texture-based one to improve the accuracy. The texture-based segmentation is executed by clustering DFT outputs. Experimental result have shown the effectiveness of the proposed method.

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

著者

山田 純一 外園 宙 山中 隆 鹿嶋 雅之 佐藤公則 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.2008, no.27, pp.469-476, 2008-03-11

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警備ロボットにおける不審者追跡など,特定の対象を自動追跡する際には,視野からの消失や被追跡対象の隠れなどに適切に対処することが必要となる.本稿では,Condensation 法を用いて自動追跡中に被追跡対象が消失した際に,予め与えた環境地図と自己位置推定結果,および消失地点の検出結果を用いて,再探索するための中間目標地点を自動的に生成する手法について述べる.When an intelligent robot automatically tracks same determined object, in such a situation as doubtful human tracking for guard robots, it is necessary to adaptively cope with the vanishment and the occlusion. This paper shows a method to create a subgoal for re-searching the tracked object by using existing environment map, self localization result and vanished position detection result during automatic object tracking based on the condensation algorithm.

著者

外園 宙 山田 純一 山中 隆 古賀 由紀夫 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.2007, no.42, pp.167-174, 2007-05-15

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移動ロボットが作成する地図として、従来トポロジカル地図とメトリック地図の2つの方法が研究されてきた。トポロジカル地図は環境から得られる情報を抽象化してノードとアークで表現するため環境の構造に対する知識を少ない情報量で表現するのに適しているが、観測結果との統合や不確実性の記述が困難である。また、ロボットの移動制御など正確性が要求される用途には適していない。本研究では、環境に設置されたステレオカメラを用いて作成する大局地図と、移動ロボットによる探索に基づく局所地図を統合することで、効率良く室内のメトリック地図作成を行う方式に関する手法について述べる。天井に設置したステレオカメラで画像領域内の3次元情報を取得し自由空間と机等高さを持つ物体、つまり天井カメラからでは遮蔽されている未識別の領域を検出する。この検出した遮蔽領域を移動ロボットに搭載されたカメラと超音波センサによって実験室を対象に実験を行い、本方式の有効性確認を行なった。The map which a mobile robot creates, two methods of topological map and the metric map have been studied conventionally. Since a topological map abstracts the information acquired from environment and expresses it with a node and an arc, it is suitable for expressing the knowledge over an environmental structure for the small amount of information, but integration with an observation result and description of uncertainty are difficult. In addition, movement control of a robot accuracy is not suitable for a demanded use. This research describes the technique about the system which performs efficient indoor Mettrick mapping by unifying the general situation map created using the stereo camera installed in environment, and the partial map based on search by a mobile robot. The three-dimensional information in a picture domain is acquired with the stereo camera installed in the ceiling, and the domain shaded from the ceiling camera is detected. By the camera and ultrasonic sensor in which this detected shaded domain was carried by the mobile robot, it experimented in the laboratory and the validity check of this system was performed.