著者

金吉雅人 真道 雅人 及川 徹也

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.2003, no.109, pp.127-134, 2003-11-06

参考文献数

34

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動く2 眼カメラによる移動体の検出・追尾に色と楕円形状を使う1 方式を提案する。新方式は、大域的検出処理と局所的追尾処理とから構成される。大域的検出は、左右カメラ差分画像のフレーム間差分強度に対する平均場検出と累積残像検出の、2段階検出である。局所的追尾処理は、Blob 重心処理、色類似性尺度処理 及び 楕円形状整合処理からなる。 2台のカメラを近接設置し光学軸をほぼ平行固定した配置で、視差を利用した大域的処理が移動体を自動的な検出し、重心近傍の局所的処理が検出物体の頑強な追尾継続を可能にすること、が示される。We propose an approach to detect moving objects using after image effects of two active camera and to track the detected objects using Blob gravity processing, color gravity similality processing and ellipse fitting. The new approach consist of global detection algorithms and local tracking algorithms. The global detection algorithm is based on two stage detections ; one is by aintensity average mean field and the other is by cumulative after image effects. The local tracking algorithm is based on centroid processing of blob, color similarity measure processing and elliptic fitting. In the near affine configuration that two camera are set parallel like human eyes, it is shown that the global algorithms can detect moving objects in the situation of active camera and the local algorithm can track the detected objects.

著者

佐々木 洋子 金吉 雅人 加賀美 聡 溝口 博 榎本 格士

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2009, pp."1P1-C13(1)"-"1P1-C13(4)", 2009-05-25

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This paper proposes a sound identification method for a mobile robot in home and office environment. We propose a simple sound database called Pitch-Cluster-Maps(PCMs) based on Vector Quantization approach. Binarized frequency spectrum is used for PCMs codebook generation. It can describe a variety of sound sources, not only voice, from short term sound input. The proposed PCMs sound identification requires several tens(msec) of sound input, and is suitable for a mobile robot application which condition is dynamically changing. We implemented the proposed method on our mobile robot audition system equipped with a 32ch microphone array. Robot noise reduction using proposed PCMs recognition is applied to each input signal of a microphone array. The performance of daily sound recognition for separated sound sources from robot in motion is evaluated.