| 題名 | 追従対象者の足元に着目した自律追従型システムの開発 |
| 著者 | *津田 直樹, 齊藤 剛史, 小西 亮介 (鳥取大学) |
| Page | pp. 473 - 474 |
| Keyword | 自律追従型システム, 領域抽出, 移動ロボット |
| Abstract | 本稿では，1台のカメラを用いて追従対象者の足元に着目した自律追従型システムの開発に取り組む．カメラ画像より走行領域の情報を用いて追従対象者領域を抽出する．エッジ及び前フレームでの抽出領域との重なりを考慮することにより影などによる誤抽出を軽減する．抽出した追従対象者領域より追従方向と追従対象者までの距離を算出し，目標値に近づくようにシステムを制御することで追従走行を実現する．本システムを電動車椅子に搭載し，追従対象者を追従走行する実験を行った結果，追従対象者との距離を一定値に保ちながら走行することを確認した． |
| 題名 | 危険回避機能をもつ廊下中央走行型移動ロボットの開発 |
| 著者 | *多田 直也, 齊藤 剛史, 小西 亮介 (鳥取大学) |
| Page | pp. 475 - 476 |
| Keyword | 単眼カメラ, 危険回避, 中央走行, 移動ロボット |
| Abstract | 本稿では，カメラ画像を用いて廊下の中央位置を自動的に走行する移動ロボットの開発に取り組む．移動ロボットの前方の画像より，区分的Hough変換を用いて廊下領域を抽出する．この領域内で障害物の有無を確認し，障害物が存在するならば危険回避動作，障害物が存在しないならば直進動作を行わせる．様々な走行実験を行った結果，壁や障害物に衝突することなく，廊下中央を走行することを確認した． |
| 題名 | 球面SOMを用いた道路標識の識別 |
| 著者 | *解 飛 (岡山県立大学), 小原 拓文 (元岡山県立大学), 山内 仁, 金川 明弘 (岡山県立大学) |
| Page | p. 477 |
| Keyword | 球面SOM, 画像処理, 道路標識 |
| Abstract | 車載カメラより道路情景画像を取得し，それらより運転者へ道路情報を伝える研究が活発に行われている．中でも我々は道路画像から交通標識の部分を抽出し，それを識別する研究を続けてきた．その中で自己組織化マップ(SOM)を用いた標識識別が特に有効であることを示した．しかしながらこのSOMは多次元データを2次元上にマッピツングする従来形式のものである．このSOMに関しては高い識別能力を有してはいるものの，マップの端部において正確な距離を反映していないという問題があった．これに対し近年，マップを3次元の球に写像し，この問題を解決した球面SOMが提案されている．本研究では従来の2次元SOMによる標識分類に対して，球面SOMを用いた場合の標識の識別能力について報告する． |
| 題名 | バッチ学習型SOM アルゴリズムを用いた輪郭抽出手法の検討 |
| 著者 | *鷲見 育亮, 難波 福弥 (鳥取環境大学大学院), 植田 拓也 (株式会社ギャラクシー), 薮木 登 (津山工業高等専門学校), 築谷 隆雄 (松江工業高等専門学校) |
| Page | p. 478 |
| Keyword | 画像認識, 輪郭抽出, 自己組織化マップ(SOM), バッチ学習型SOMアルゴリズム |
| Abstract | 本研究では，濃淡画像から自己組織化マップを用いて輪郭を抽出するための手法としてバッチ学習型SOM アルゴリズムを用いて実現したバッチ学習型DCDAM(BL-DCDAM)について検討している．バッチ学習型SOM アルゴリズムを用いることで入力ベクトルの提示順序に依存しないため，一般的な逐次学習型SOM アルゴリズムと比較して良好な抽出を行うことができると考えられる．実験の結果，従来のDCDAM と比較して良好な結果を得ることができている． |
| 題名 | 自己組織化マップとActive Netを用いた特定領域の抽出 |
| 著者 | *難波 福弥, 鷲見 育亮 (鳥取環境大学大学院), 植田 拓也 (株式会社ギャラクシー), 薮木 登 (津山工業高等専門学校), 築谷 隆雄 (松江工業高等専門学校) |
| Page | p. 479 |
| Keyword | 画像認識, 自己組織化マップ(SOM), Active Net |
| Abstract | 画像認識・理解において，道路情景画像中から道路標識の抽出など画像枚に抽出対象となる物体の出現位置と数が異なる場合でも安定して対象物体が存在する特定領域を抽出することは重要な問題である．本研究ではそのために，自己組織化マップとActive Net を用いてあらかじめ入力画像中に存在する対象物体の数とおおまかな位置を特定し，抽出する手法を検討する．実験の結果，従来のActive Net を用いる手法と比較して良好な結果を得ることができた． |
| 題名 | 動的ネットモデルを用いた画像特徴によるパターン認識における実験的検討 |
| 著者 | *歴舎 朋矢, 薮木 登 (津山工業高等専門学校), 鷲見 育亮 (鳥取環境大学), 築谷 隆雄 (松江工業高等専門学校) |
| Page | p. 480 |
| Keyword | 動的ネットモデル, パターン認識, 画像 |
| Abstract | 本研究では、動的ネットモデルの捕捉結果における網の格子点密度を特徴として用い，その格子点密度をニューラルネットワークで学習させることでパターン認識を行った結果について報告する。 学習用のデータを増やす事で認識率は上がった.また、拡大・縮小画像に対して、認識を行ったところ、拡大画像の場合は認識率は大きく落ちる事が無かったが、縮小画像の場合は拡大画像より認識率は落ちた. |