深層学習とSURFを用いたランドマーク検出システムの構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC16-8

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Development of a Landmark Detection System using SURF and Deep Learning

著者名: 前嶋 恵輔(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Keisuke Maejima|Shogo Hara|Makoto Motoki

キーワード: ランドマーク検出|SURF|深層学習深層学習|Landmark Detection|Speeded-Up Robust Features|Deep Learning

要約(日本語): GPSが利用できない環境において，環境中に設定したランドマークを検出することでロボットに自律移動を行わせることができる。ランドマーク検出法の一手法として，RGB-Dセンサで取得した画像の局所特徴量SURFおよび奥行き情報を用いたランドマーク検出器を複数作成し，環境の変化に応じて適切に検出器を切り替えることで，従来よりも高いランドマーク検出率を得ることができる手法が提案されている。この手法ではQ学習を用いて検出器選択ルールを学習しているが，状態分割の際に情報の欠落が発生し，適切な検出器を選択ができない場合がある。そこで本研究では，Q学習の代わりに深層学習を用いて検出器選択ルールを構築する。深層学習を用いることでRGB-Dセンサで取得した情報をそのまま利用可能となり，環境情報の欠落を抑制することが可能となる。なお，Q学習を用いた手法と同様にランドマークを追加，変更しても再学習が不要である。

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