3Dレンジカメラを用いた物体セグメンテーションと分類

本論文では、3Dレンジカメラを用いたシーンセグメンテーションと歩行者分類のためのビジョンシステムを提案する。 このシステムは、前景のオブジェクトを検出し、セグメント化し、カメラまでの距離を測定し、それらを歩行者と非歩行者障害物に分類する。 レンジ画像と輝度画像を組み合わせることで、高速かつ正確なオブジェクトのセグメンテーションが可能となり、近傍のオブジェクトの距離や種類、地表面など、ナビゲーションに有用な手がかりを得ることができる。 提案手法では、3次元レンジ画像はヒストグラム処理と平均シフトクラスタリングを用いてセグメンテーションされる。 地表面は3次元空間における法線ベクトルを推定することで検出される。 次に,検出された各領域に対してフーリエ記述子とGIST記述子を適用し,形状およびテクスチャの特徴を抽出する. 最後に,サポートベクターマシンを用いて,歩行者と非歩行者の区別を行い,オブジェクトを分類する. 提案システムの性能は2つのデータセットで評価される. 1つは3次元レンジカメラを用いて取得した物体分割と歩行者分類のためのデータセット、もう1つは人物検出のための一般的なRGB-Dデータセットである。 実験の結果、提案システムは既存のセグメンテーションや特徴抽出のアプローチと比較して、良好な性能を示すことがわかった

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