色分布に基づくオブジェクト特徴抽出を用いた曖昧な記憶による物体探索支援

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS11-5

グループ名: 【C】平成21年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2009/09/03

タイトル(英語): Assistance of Object Search under Obscure Memory with Object Feature Extraction Based on Color Distribution

著者名: 高橋 大樹(早稲田大学),馬暁征 (早稲田大学),吉江 修(早稲田大学)

著者名(英語): hiroki Takahashi(Waseda University),Xiaozheng Ma(Waseda University),osamu Yoshie(Waseda University)

キーワード: 物体認識|特徴抽出|色領域分割色領域分割|object recognition|feature extraction|color segmentation

要約(日本語): コンピュータビジョンによる物体認識はこれまでに様々な改良が行われており、Webカメラ等により得られる映像から特定の物体を捜索する場合にも応用されている。しかし、従来の物体認識では各種の特徴量を利用するために対象となる物体をあらかじめ正確に登録しておく必要があった。一方で、我々が普段の生活で何らかの品を探そうとする時に、およその色彩分布は思い出せるが精密な形状を描写することが難しい場合も多い。そこで、本研究ではある程度曖昧な色彩イメージによるスケッチから、情景画像中の対応する物体を探索・検出するための手法について検討する。これにより、事前登録のないオブジェクトを情景中から検出することが可能となる。

PDFファイルサイズ: 2,704 Kバイト