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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-05-30 10:50 3本指ハンドによる物体把持に適した領域の画像上での推定 ○塚本淳基・久保田涼介・小暮 潔（金沢工大）  PRMU2019-4 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，3本指ハンドによる物体把持に適した領域の画像上での推定手法を提案する．提案手法では，全層畳み込みニューラルネットワーク（Fully Convolutional Network: FCN）を用いて，グレースケール画像から物体の把持領域を示す画像を生成する．提案手法を6種類のモデルを使用し，実験によって評価した．3種類の把持領域推定タスクの基本モデルと，それらに物体領域推定タスクを追加した拡張モデルである．その結果，提案したすべてのモデルで把持領域が推定できることを確認した．またその中でも，3つの指を区別して指ごとに2クラス分類するモデルに，物体領域を同時に学習させるタスクを追加したモデルの予測精度が最も優れていることを確認した． |
| （英） | This paper proposes a method for estimation areas for grasping an object by a three-fingered robot hand. The method takes as its input a grayscale image that includes a target object and generates an image or images that indicate suitable areas by using fully convolutional networks. The method has been evaluated experimentally with six kinds of network models, that is, three kinds of basic models and their corresponding models augmented by introducing the task of predicting the target object region. The experimental results show that the method can estimate suitable areas with all of these six models and that the best performance is obtained by using the augmented network models for three binary classification tasks. | |
| キーワード | （和） | 物体把持 / 全層畳み込みニューラルネットワーク / マルチタスク学習 / / / / / |
| （英） | object grasping / fully convolutional network / multitask learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 64, PRMU2019-4, pp. 19-24, 2019年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-4 | |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) | |
| ISSN | 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 | PRMU2019-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2019-05-30 - 2019-05-31 |
| 開催地（和） | オリンピック記念青少年センタ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 第一次産業 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2019-05-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 3本指ハンドによる物体把持に適した領域の画像上での推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating areas in images for grasping an object by a three-fingered robot hand |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体把持 / object grasping |
| キーワード(2)（和/英） | 全層畳み込みニューラルネットワーク / fully convolutional network |
| キーワード(3)（和/英） | マルチタスク学習 / multitask learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 塚本 淳基 / Atsuki Tsukamoto / ツカモト アツキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久保田 涼介 / Ryosuke Kubota / クボタ リョウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小暮 潔 / Kiyoshi Kogure / コグレ キヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-05-30 10:50:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-4 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.64 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) |
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