室内シーン画像におけるSIFT 特徴量を用いたテンプレートマッチングによる物体存在領域の抽出と物体認識：不可視床マーク，部分テンプレート，物体と床との拘束関係，およびハーライク特徴量により検出される形状情報の利用

摘要

本研究では，以下の手順による環境認識手法を提案する．1)画像処理（テンプレートマッチング）により，物体の存在領域の探索を行う，2)抽出された領域に関して物体の種類が何であるかの物体認識を行う．項目1)の画像処理には，スケールと回転の変化にロバストな特徴を抽出するSIFT（Scale Invariant Feature Transform）を用いる[2]．この際，オクルージョンや照明条件により，テンプレートとシーン画像間でSIFT 特徴の誤対応が多数生じてしまう．これらを排除するため，過去に本研究室で提案した部分テンプレートマッチングの手法を取り入れる．また物体間の相互拘束関係を考慮することで存在領域の探索精度を向上させる．項目2)において，人間が物体認識の際に用いる物体の「概念」を聞き取り調査により抽出し，これを評価する識別器をAdaBoost (adaptive boosting)により作成した．