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タイトル: Human Detection by Fourier descriptors and Fuzzy Color Histograms with Fuzzy c-means method
著者名: AKIMOTO, Shohei
TAKAHASHI, Tomokazu
SUZUKI, Masato
ARAI, Yasuhiko
AOYAGI, Seiji
著者の別表記: 秋本, 翔平
高橋, 智一
鈴木, 昌人
新井, 泰彦
青柳, 誠司
キーワード: RGB-D sensor
human detection
Fourier descriptors
color histogram
fuzzy c-means method
移動ロボット
Mobile robot
ホームロボット
Home Robot
屋外移動ロボット
Outdoor autonomous vabigation for mobile robot
環境認識
Environment recognition
関西大学
Kansai University
関西大学教育研究高度化促進費
論文発行年月日: 2016年8月20日
出版者: Fuji Technology Press
出版者の別表記: 富士技術出版
雑誌名: Journal of Robotics and Mechatronics
巻: 28
号: 4
開始ページ: 491
終了ページ: 499
抄録: It is difficult to use histograms of oriented gradients (HOG) or other gradient-based features to detect persons in outdoor environments given that the background or scale undergoes considerable changes. This study involved the segmentation of depth images. Additionally, P-type Fourier descriptors were extracted as shape features from two-dimensional coordinates of a contour in the segmentation domains. With respect to the P-type Fourier descriptors, a person detector was created with the fuzzy c-means method (for general person detection). Furthermore, a fuzzy color histogram was extracted in terms of color features from the RGB values of the domain surface. With respect to the fuzzy color histogram, a detector of a person wearing specific clothes was created with the fuzzy c-means method (specific person detection). The study includes the following characteristics: 1) The general person detection requires less number of images used for learning and is robust against a change in the scale when compared to that in cases in which HOG or other methods are used. 2) The specific person detection gives results close to those obtained by human color vision when compared to the color indices such as RGB or CIEDE. This method was applied for a person search application at the Tsukuba Challenge, and the obtained results confirmed the effectiveness of the proposed method.
内容記述: A part of the study was financially supported by Promotion Grant for Higher Education and Resech 2014 at Kansai University under the title "Tsukuba Challenge and RoboCup @ Home."
平成26年度関西大学教育研究高度化促進費
資料種別: Journal Article
著作権等: (C) 2018 Fuji Technology Press Ltd.
(C)富士技術出版
本文データは著者最終版です。出版社版のデータは、https://doi.org/10.20965/jrm.2016.p0491に掲載されています。
URI: http://hdl.handle.net/10112/16303
DOI: 10.20965/jrm.2016.p0491
ISSN: 09153942
18838049
著者版フラグ: author
出現コレクション:学内研究費-システム理工学部

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