工学部秋月秀一講師、橋本学教授が、第27回 画像センシングシンポジウム(SSII2021)最優秀学術賞
工学部秋月秀一講師、橋本学教授が、6月9日、第27回 画像センシングシンポジウム(SSII2021)最優秀学術賞を受賞しました。
SSII学術賞は,画像センシングシンポジウム(SSII※)にて発表された一般発表の中から、学術的価値が特に高いものに与えられる賞です。SSII2021(2021年6月9〜11日開催)にて発表された一般発表全91件の中から最優秀学術賞(1件)、優秀学術賞(2件)が表彰され、今回秋月講師と橋本教授の研究は、最優秀学術賞を受賞しました。
(左から)橋本教授、秋月講師、画像センシング技術研究会会長の青木義満教授(慶應義塾大学) |
【表彰名称】第27回 画像センシングシンポジウム(SSII2021)最優秀学術賞
【対象論文名】カテゴリレベル姿勢推定のための対象物の非剛体変形パラメータ推定手法
【受賞者(論文著者)】:秋月秀一、橋本学
【研究の概要】
「マグカップ」「ボウル」のような、カテゴリレベルの大まかさで物体の姿勢を推定する技術を発表しました。通常の姿勢推定では、観測シーンとの一致性を評価するために、対象物に関する正確な3D形状モデルが必要でした。しかし、実際には現物に対応した3Dモデルは必ずしも用意することができないため、このことが実用化のためのハードルの一つとなっていました。
本研究では、カテゴリごとに代表的な形状を用意しておき、これをはじめて見る現物の対象物と同一の形状にするにはどのように変形すればよいか?ということを推定します。現物に対応した3Dモデルを生成しつつ、姿勢を推定することができるようになりました。ロボットによる物体の把持・操作に応用することができます。
※本研究は,JSPS科研費21K17834の助成を受けて実施されました。
※SSII...画像センシングシンポジウム(SSII)は毎年6月頃に開催される画像認識分野の国内最大級の学会です。SSII2021はオンラインで開催され、2,000名以上が参加しました。