- 著者
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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
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.