MIT、ロボットの物体認識精度を改善する技術を開発

taraiok 曰く、　マサチューセッツ工科大学機械工学部John Leonard氏のグループは、単眼のSLAM（事故位置推定および環境地図作成システム）を使った高度な物体認識システムに関連する論文を発表した。この新しいシステムは、色情報からオブジェクト間の境界を特定し物体認識を行うシステムとSLAMを組み合わせたのが特徴（RtoZ.org、MIT News、論文PDF、Slashdot）。

　従来型のフレーム単位の認識システムでは、物体を特定するために何千回も認識をし直さなければならないこともあった。また、色情報から認識するシステムでは隣り合う物体が同じ色であった場合、物体を誤認識する可能性がある。そこでJohn Leonard氏のグループは、カメラから得られた情報から物体認識を行うのにSLAMからの情報を活用しているという。SLAMからの異なる視点から撮影した画像のセグメンテーションと色認識のシステムを組み合わせることにより、安定した認識精度を持たせることに成功したということらしい。

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