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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-12-19 11:35 自己組織化特徴マップを用いた同一形状物体の物体数認識 ○角田友理子・林 晃市郎・河野英昭・前田 博（九工大）  SIS2014-84 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では画像中の物体数を自動的に推定する手法を提案する．現在，様々な分野において自律型ロボットが研究されている．ロボットが自律して行動するために，周囲の環境から物体数を認識することは重要である．一般的に対象物体全てに共通の特徴を見つけ，その特徴のある部分を数えることによって物体の個数とすることが多い．本研究ではテンプレート画像に似た特徴量を画像からSIFTにより求める．そしてSOMを用いることによって物体数を自動的に数える．有効性を示すために，日常的な物体を含む画像へ適用する． |
| （英） | Currently, autonomous robots are studied in various fields. To robot act autonomously, it is important to recognize the object number from the surrounding environment. Thus, simple and easy way to enumerate the objects automatically has been expected. In this study we propose a method to recognize the number of objects in image. To achieve robustness against spatial transformation, such as translation, rotation, and scaling, scale-invariant feature transform (SIFT) is employed as a feature. In order to count the number of objects from feature, we use cluster analysis by SOM. To show the effectiveness, the proposed method is applied to an image containing everyday objects. |
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| キーワード | （和） | 自己組織化マップ / クラスター分析 / SIFT特徴量 / 物体数認識 / / / / |
| （英） | self0organizing feature map / cluster analysis / SIFT features / object counting / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 370, SIS2014-84, pp. 99-102, 2014年12月. | |
| 資料番号 | SIS2014-84 | |
| 発行日 | 2014-12-11 (SIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIS2014-84 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2014-12-18 - 2014-12-19 |
| 開催地（和） | 京都リサーチパーク（京都市） |
| 開催地（英） | Kyoto Research Park (Kyoto City) |
| テーマ（和） | システムオンシリコン，近距離無線通信応用システム，一般 |
| テーマ（英） | System on Silicon, Short Distance Wireless Communication Application Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2014-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自己組織化特徴マップを用いた同一形状物体の物体数認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Count The Number of Same Shape Objects in A Snap Image using SOM |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自己組織化マップ / self0organizing feature map |
| キーワード(2)（和/英） | クラスター分析 / cluster analysis |
| キーワード(3)（和/英） | SIFT特徴量 / SIFT features |
| キーワード(4)（和/英） | 物体数認識 / object counting |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 角田 友理子 / Yuriko Tsunoda / ツノダ ユリコ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 晃市郎 / Kouichirou Hayashi / ハヤシ コウイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河野 英昭 / Hideaki Kawano / カワノ ヒデアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 博 / Hiroshi Maeda / マエダ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-12-19 11:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2014-84 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.370 |
| ページ範囲 | pp.99-102 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2014-12-11 (SIS) |
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