JP4925120B2 - 物体認識装置および物体認識方法 - Google Patents
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Description
また、上記した物体認識装置において、前記離散化距離画像データ生成手段は、複数の異なる単位長情報に基づいてそれぞれ前記距離画像から離散化距離画像データを生成する点にも特徴がある。
(1)対象物の切り出しやマッチング処理を行わずに対象物を認識するので、特徴抽出や種類等の判定のための計算量が少なく、実時間処理が可能である。
(2)物体の種類と共に個数や姿勢(向き)も判定可能である。
(3)複数の異なる多変量解析手段を組み合わせて判定することにより、認識精度が向上する。
(4)距離画像を使用することにより、照明や外光等の影響を受け難くなり、認識精度が向上する。
(5)距離画像を使用することにより、背景が動いていても容易に対象物を切り出し、背景を削除することができるので、認識精度がより向上する。
(6)距離画像を使用することにより、対象物までの距離情報を取得することができる。
S39においては、S38で求めた変換行列を使用して学習CHLACデータを判別空間に射影する。S40においては、学習CHLAC射影データの重心を求める。
11…コンピュータ
12…モニタ装置
13…キーボード
14…マウス
Claims (8)
- 対象物の表面の距離画像を取得する計測手段と、
設定された単位長情報に基づいて前記距離画像から離散化距離画像データを生成する離散化距離画像データ生成手段と、
前記離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
学習した情報に基づいて多変量解析を行って、前記特徴データから対象物の種類、姿勢、個数の内の少なくとも1つを判定する多変量解析手段と
を備えたことを特徴とする物体認識装置。 - 更に、対象物の種類が既知である学習用距離画像から設定された単位長情報に基づいて離散化距離画像データを生成し、前記離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって特徴データを得て、前記特徴データに基づき線形判別分析によって射影軸に射影するための変換行列を求め、かつ前記特徴データを射影軸に射影し、更に対象物の種類ごとの重心を求める学習手段を備え、
前記多変量解析手段は、前記特徴データを前記変換行列を使用して射影軸に射影し、前記特徴データの種類が射影した前記特徴データからの距離が最も近い重心の種類に属すると判定するMDD法によって対象物の種類を判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。 - 更に、対象物の種類が既知である学習用距離画像から設定された単位長情報に基づいて離散化距離画像データを生成し、前記離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって特徴データを得て、前記特徴データに基づき線形判別分析によって射影軸に射影するための変換行列を求め、かつ前記特徴データを射影軸に射影する学習手段を備え、
前記多変量解析手段は、前記特徴データを前記変換行列を使用して射影軸に射影し、射影した前記特徴データからの距離が最も近い所定個数の射影した学習特徴データを求め、前記特徴データの種類が前記所定個数の射影した学習特徴データの中で最も多数を占めた種類に属すると判定するk−NN法によって対象物の種類を判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。 - 更に、対象物の種類および姿勢が既知である学習用距離画像から設定された単位長情報に基づいて離散化距離画像データを生成し、前記離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって学習特徴データを得る学習手段を備え、
前記多変量解析手段は、前記特徴データの種類および姿勢が前記特徴データからの距離が最も近い学習特徴データの種類および姿勢に対応すると判定するNN法によって対象物の種類および姿勢を判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。 - 更に、対象物の種類および個数が既知である学習用距離画像から設定された単位長情報に基づいて離散化距離画像データを生成し、前記離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって特徴データを得て、前記特徴データに基づき線形重回帰分析によって係数行列を求める学習手段を備え、
前記多変量解析手段は、前記特徴データを前記係数行列を使用して個数ベクトルを求め、前記個数ベクトルの各要素の小数点以下を四捨五入することによって対象物の種類および個数を判定することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。 - 請求項2ないし請求項5の内の2つ以上の請求項の構成要件を備えていることを特徴とする物体認識装置。
- 前記離散化距離画像データ生成手段は、複数の異なる単位長情報に基づいてそれぞれ前記距離画像から離散化距離画像データを生成することを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。
- 対象物の表面の距離画像を取得するステップ、
設定された単位長情報に基づいて前記距離画像から離散化距離画像データを生成するステップ、
前記離散化距離画像データから立体高次局所自己相関によって特徴データを抽出するステップ、
学習した情報に基づき、前記特徴データから対象物の種類、姿勢、個数の内の少なくとも1つを判定するステップ
を含むことを特徴とする物体認識方法。
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