La fonctionnalité de recherche est en construction.
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Specific and Class Object Recognition for Service Robots through Autonomous and Interactive Methods Reconnaissance d'objets spécifiques et de classe pour les robots de service via des méthodes autonomes et interactives

Al MANSUR, Yoshinori KUNO

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Résumé:

Les robots de service doivent être capables de reconnaître et d’identifier des objets situés dans des arrière-plans complexes. Puisqu’aucune méthode ne peut fonctionner à elle seule dans toutes les situations, plusieurs méthodes doivent être combinées et les robots doivent sélectionner automatiquement celle qui convient. Dans cet article, nous proposons un schéma pour classer les situations en fonction des caractéristiques de l'objet d'intérêt et de la demande des utilisateurs. Nous classons les situations en quatre groupes et employons des techniques différentes pour chacun. Nous utilisons la transformation de caractéristiques invariantes d'échelle (SIFT), l'analyse des composantes principales du noyau (KPCA) en conjonction avec la machine à vecteurs de support (SVM) en utilisant les fonctionnalités d'intensité, de couleur et de Gabor pour cinq catégories d'objets. Nous montrons que l’utilisation de fonctionnalités appropriées est importante pour l’utilisation de techniques basées sur KPCA et SVM sur différents types d’objets. Grâce à des expériences, nous montrons qu'en utilisant notre schéma de catégorisation, un robot de service peut sélectionner une fonctionnalité et une méthode appropriées, et améliorer considérablement ses performances de reconnaissance. Pourtant, la reconnaissance n’est pas parfaite. Ainsi, nous proposons de combiner la méthode autonome avec une méthode interactive qui permet au robot de reconnaître la demande de l'utilisateur pour un objet et une classe spécifiques lorsque le robot ne parvient pas à reconnaître l'objet. Nous proposons également une manière interactive de mettre à jour le modèle objet utilisé pour reconnaître un objet en cas de panne, en conjonction avec les commentaires de l'utilisateur.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.6 pp.1793-1803
Date de publication
2008/06/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.6.1793
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Reconnaissance d'images, vision par ordinateur

Auteurs

Mots-clés

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