電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-33
深層学習を用いた多様体構築による3次元物体の姿勢推定に関する検討
◎二宮宏史・川西康友・出口大輔・井手一郎・村瀬 洋(名大)・小堀訓成・橋本国松(トヨタ)
ロボットが3次元物体を掴むための技術が求められている.
その際,どの方向からであれば対象物体を掴めるかを知るために,3次元物体の姿勢推定を行う必要がある.
姿勢変化による2次元画像上での見えの変化を多様体で表現することで,3次元物体の姿勢を推定する手法がある.
従来手法では主成分分析を用いて多様体を構築しているが,主成分分析は見え方の分散のみを考慮しており,方向の分離性は考慮されていない.
そこで我々は深層学習を用いることで,方向の分離性を考慮した多様体構築手法を提案する.
本発表では,深層学習を用いて抽出した特徴量によって構築した多様体による3次元物体の姿勢推定手法に関する検討結果について報告する.