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機能と形状の関係性に基づく物体認識手法の開発と応用

研究課題

産学が連携した研究開発成果の展開 研究成果展開事業 地域事業 地域イノベーション創出総合支援事業 シーズ発掘試験

研究代表者

長井 隆行  電気通信大学, 大学院電気通信学研究科, 助教授

研究期間 (年度) 2007
概要物体を認識する際に重要なのは、物体の見た目だけでなく、その機能や使い方である。本課題ではこれら3つの要素(見た目、機能、使い方)の関係性を確率モデルでモデル化した物体の学習・認識手法を確立し、これを計算機やロボットに実装することを目的とする。これは、物体を単にパターン認識するものではなく、「理解」する枠組みであると考えており、ロボットの物体理解や理解に基づく物体(道具)の使用が可能となる。

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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2016-04-25   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2023-03-29  

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