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距離画像と色情報を用いた屋外シーンの認識

松村 未来, 大阪大学 特別研究報告, Feb. 2007.

論文概要

ロボットのセンシング機能として,シーン認識は自己位置推定や経路探索等を実現する上で重要な機能の1 つである.従来よりシーン認識に関して数多くの研究が行われているが,それらの多くは屋内の限定した環境を前提としており,屋外環境に適用するのは難しい.また従来手法では特定の用途に特化した手法が多く,様々な用途に応用するためにはより汎用的なシーン認識を行う必要がある.そこで本研究では,建物,地面といった人の認識結果と同様の単位(クラス)で,屋外のシーンを分割・認識する手法を提案する.入力データとしては,レーザーレンジセンサで得た3 次元距離画像に同地点で撮影した全方位画像による色情報をマッピングした色つき点群を用いる.人の認識と同じシーン認識を行うため,まずユーザがデータを手動でクラス分けし,教師データを作成する.教師データの各点に対して3 種類の局所特徴量を計算し,各クラスにおける特徴ベクトルの分布を統計的に学習する.こうして得られた学習結果と,認識対象データの各点に対して同様に計算した局所特徴量を比較することにより,それぞれの点がどのクラスに属するかを判別する.しかしこの時点では局所的に他クラスと似ている点など,部分的な誤認識が発生する.そこで領域的に確率を伝播させるマルコフランダムフィールド法を適用することにより,クラスのあいまいな点を周囲の点より補い,誤認識を除去する.手法の有効性を検証するため,2 種類の粒度の教師データといくつかの特徴量の組み合わせを用いて評価を行った.その結果,粗い粒度のクラス分類においては良好な結果が得られたが,細かい粒度のクラス分類においては十分な精度が得られないクラスも多く見られた.また複数の特徴量を併用し,マルコフランダムフィールドを適用することで認識精度が向上することが確認された. (pdf file)

関連論文

  • "距離画像と色情報を用いた屋外シーンの認識", 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)講演論文集 pp. 1265-1271, Jul. 2007. (pdf file)