徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: 澤田 耕太郎/渡辺 智範/[小西 克信]/[浮田 浩行]/局所色情報を用いた物体認識/中国四国支部第37期総会·講演会講演論文集

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EID
25335
EOID
752544
Map
0
LastModified
2014年10月29日(水) 14:30:28
Operator
三木 ちひろ
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
浮田 浩行
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種別 必須 国内講演発表
言語 必須
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.工学部.機械工学科.知能機械学講座
著者 必須
  1. (日) 澤田 耕太郎 / (読) さわだ こうたろう
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (日) 渡辺 智範 / (読) わたなべ とものり
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 小西 克信
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. 浮田 浩行([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.機械科学系.知能機械学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.機械科学コース.知能機械学講座])
    役割 任意

    (日) 考察

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(日) 局所色情報を用いた物体認識

副題 任意
要約 任意

(日) 複雑な情景からある特定の物体を見つけ出すという技術は,ロボットビジョン等の分野において実用的価値が高い.しかし,3次元的特徴に着目する手法では,対象とする物体の何を特徴として捉え,どのように数学モデルを構成するかということを決定することは非常に困難であ,複雑な情景を含んだ画像や,対象物体の一部が欠けている画像に対して高い精度で認識できないのが現実である.一方,画像を局所的な情報に分割し階層的に類似度を求め,これを算出する階層型ブロック相互相関法は,物体の一部が欠けている画像などに対しても認識が可能であるが,最大類似度をとったときの対応誤りが多数はっせい し認識精度が落ちてしまう.そこで,本研究では階層型ブロック相互相関法を改良し,対応誤りを減少させる手法について検討した.

キーワード 推奨
発行所 推奨 日本機械学会.中国四国支部
誌名 必須 (日) 中国四国支部第37期総会·講演会講演論文集 / (読) ちゅうごくしこくしぶだい きそうかい こうえんかいこうえんろんぶんしゅう
ISSN 任意
必須 995-1
必須
必須 385 386
都市 必須
年月日 必須 1999年 3月 8日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意