研究展示

メディアの科学

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探し方を学びながら探す

適応的スポッティング法による効率的な物体探索

どんな研究

点群データにより3次元表現された実空間の中から、所望の形状の物体を素早く探し出す研究です。従来の物体探索技術は、総当たり探索を基本に、見込みのない場所だけをスキップする発想で高速化が図られてきましたが、それでもたくさんの場所を探す必要がありました。

どこが凄い

効率的な探し方を自ら学習する物体探索法「適応的スポッティング法」を考案しました。より早く正確に所望の物体を探しだすことができた場合に高い報酬を与える深層強化学習により、物体がありそうなところだけを注意深く探す、人と同じような探し方ができるようになりました。

めざす未来

物流・製造・交通など、3次元空間中の物体を高速・正確に探しだす機能が求められる領域での活用が期待できます。身の回りを取り巻くセンサやロボットへの搭載を進め、世界中のあらゆる空間にある物体を自在に探し出して活用・操作可能にする仕組みの実現をめざします。

関連文献

  1. O. Krishna, G. Irie, X. Wu, T. Kawanishi, K. Kashino, “Learning search path for region-level image matching,” in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2019.
  2. O. Krishna, G. Irie, X. Wu, T. Kawanishi, K. Kashino, “Deep reinforcement template matching,” in 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2019.
  3. O. Krishna, G. Irie, X. Wu, T. Kawanishi, K. Kashino, “適応的スポッティング:深層強化学習に基づく3D点群物体探索,” in 第26回 画像センシングシンポ ジウム (SSII), 2020.

ポスター

展示説明ムービー

連絡先

クリシュナ オンカー (Onkar Krishna) メディア情報研究部 メディア認識研究グループ
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