[image 00040] 【リマインド】ロボット工学セミナー(5/16)「ロボットに利用できるコンピュータビジョン技術最前線：基礎から応用まで」

[Eiichi Yoshida]

image MLの皆様
【開催直前となりましたので、再度のご案内をさせていただきます】

産業技術総合研究所の吉田と申します．

5/16(木) に本年度第１回目の日本ロボット学会・ロボット工学セミナーを開催
いたします．ロボットに利用できるコンピュータビジョンについて，物体検出・
認識から学習，制御を中心に基礎だけでなく最新の研究もカバーし，初学者から
専門家まで満足いただける内容になっております．奮ってお申し込み下さい．

 ◆◇◆日本ロボット学会 ロボット工学セミナーのお知らせ◆◇◆
 
■第76回ロボット工学セミナー　ロボットに利用できるコンピュータビジョン
技術最前線：基礎から応用まで 

ロボットの動作には正確な外界の認識と，それに対する高速なフィードバック
が必要となります．このような処理を実現する上で，コンピュータビジョンが
果たす役割はますます重要なものとなってきています．本セミナーではコン
ピュータビジョンについて，その基礎となる特徴抽出，パターンマッチ，学習
理論といった技術から，物体認識，視覚によるロボット制御などの先進的な応
用事例まで幅広い話題を取り上げ，それぞれの分野で先端的な研究を行ってい
る講師の方々にわかりやすく紹介いただきます.  

WEBサイト：「日本ロボット学会>ロボット工学セミナー」からもご確認下さい．
http://www.rsj.or.jp/blog/archives/seminar/s76_rsj_seminar

申し込み方法につきましては，以下をご覧ください．
http://www.rsj.or.jp/seminar/application

■日　時：2013年5月16日（木）10:00〜17:55（開場9:30）
■会　場：東京大学 本郷キャンパス 武田先端知ビル 5F 武田ホール
（東京都文京区本郷7-3-1）
アクセス：http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_16_j.html
          http://www.vdec.u-tokyo.ac.jp/Guide/access.html 
「根津駅」（千代田線）徒歩5分，「東大前駅」（南北線）徒歩10分，
「本郷三丁目駅」（丸ノ内線，大江戸線）徒歩15分，　
「弥生2丁目」（都営バス上60（上野-大塚駅前））徒歩1分

 
■定　員：150名（定員になり次第，締め切らせていただきます．）
 
■参加費：当学会及び協賛学会の正会員／8,400円，会員外／12,600円，学生（会
 員，非会員を問わず）／4,200円，当学会賛助会員 招待券ご利用／無料，優待券
 ご利用／4,200円，左記サービス券なし／12,600円
 　※賛助会員の皆様へ：上記の招待券（2枚／口）及び優待券（10枚／口）は，年
 頭に各賛助会員学会窓口様宛に配布させて頂いておりますので有効にご活用くだ
 さい．
 　※課税について：当学会及び協賛学会の正会員，学生（会員，非会員を問わ
 ず）の場合の参加費は不課税，それ以外の場合の参加費は税込となりますのでご
 承知おき下さい．
 
■オーガナイザー： 木下 航一（オムロン）
 
■講演内容：
10:00-10:10 ＜開会挨拶・講師紹介＞

10:10-11:50 第1話　高速物体検出　〜ロボットに使える2次元・3次元画像センシング〜
中京大学　橋本 学
　ロボットの知的な動きを実現するためには，対象物や環境を，正確かつ素早
く見分ける技術が不可欠である．本講演では，まず，物体検出の基本として，
ロボットビジョンやマシンビジョンの幅広い分野で頻繁に利用されているテン
プレートマッチングの基本アルゴリズムおよび重要な周辺技術を概説する．次
に，高速処理に焦点を当て，データ点数を大幅に削減して超高速化を図る最新
技術を紹介するとともに，照明が変動する環境への対応策，紛らわしい物体と
区別する技法など，実適用を想定した関連技術を解説する．さらにこの考え方
を元に，近年普及している距離画像を利用した３次元物体検出への発展技術に
ついても触れる．本講演を機に，古くて新しい物体検出の定番技術であるテン
プレートマッチングの魅力と実力を再発見していただき，翌日から早速ロボッ
トビジョンに適用するためのノウハウをお持ち帰りいただきたい．  

11:50-13:00 ＜休憩（昼食）＞

13:00-14:30 第2話　学習理論の基礎とコンピュータビジョンへの応用
  名城大学　堀田 一弘　
　コンピュータビジョンの研究では，機械学習法を利用することが主流になっ
てきた．しかし，従来からよく利用されている主成分分析や線形判別分析等の
多変量解析法に加え，サポートベクターマシンに代表されるような最近の機械
学習法等も多くの論文で利用されるため，初学者にはどんな方法がどんな特性
を持ち，どんな問題に適しているのかを判断するのが難しくなっているように
思う．そこで，本講演では，パターン認識やコンピュータビジョンの分野で頻
繁に利用される多変量解析法や機械学習法およびその特性を紹介し，さらにそ
れらの方法のコンピュータビジョンへの応用例などを紹介する． 

14:30-14:40 ＜休憩＞

14:40-16:10 第3話　統計的学習手法と画像局所特徴量による物体認識のしくみ
中部大学  藤吉 弘亘
　本講演では，近年のアプローチである画像局所特徴量と統計的学習手法の組
み合わせによる物体認識のしくみについてわかりやすく解説する．輝度勾配を
ベースとした画像局所特徴量であるSIFT(Scale-Invariant Feature
Transform) やHOG (Histograms of Oriented Gradients)を中心に画像局所特
徴量について概説した後，このような特徴量と密接な関係にある統計的学習手
法のAdaBoostについて物体検出を例に実践的に学ぶ．さらにKinect等の距離画
像からの人体姿勢推定法を紹介し，近年注目を集めている学習手法である
Random Forestsを用いた物体認識の最新研究動向を紹介する． 

16:10-16:20 ＜休憩＞

16:20-17:50 第4話　ビジュアルサーボ
東北大学　橋本 浩一
　ここ数年，産業分野・製造現場におけるビジョンシステム導入への期待が顕
著に高まっている．従来のロボットビジョンシステムの欠点（１．事前にきわ
めて精度の高いキャリブレーションが必要．２．ロボットの教示作業に手間が
かかる．３．環境の変化に柔軟に対応することが難しい）が克服されつつある
ことが大きな理由である．イメージングデバイスの価格低下と高速化，画像処
理アルゴリズムの進化などを背景として，頻繁なライン変更が必要な実際の現
場にビジョンを導入することが可能となり，海外の活発な産業ロボットニーズ
とマッチして大量導入の気運が高まってきている．  
ビジュアルサーボは，目標物との相対的な位置変化をカメラで撮影し，それを
フィードバックして目標物を追跡するサーボ系である．煩雑なキャリブレーショ
ンなしにロボットが動作するためのブレイクスルー技術であり，上記トレンド
を誘導する主役である．つまり，組み立て・搬送・目視検査のラインにビジュ
アルサーボを導入することにより，精密位置決めが不要になり，事前配膳工程
が削減され，搬送・仕分け・検査・梱包がロボットと人の混流ラインで可能に
なる． 
本講演では，ビジュアルサーボの基礎を概説し，実例を示しながら応用につい
て紹介する． 

17:50-17:55 ＜閉会挨拶＞

内容詳細は変更になる場合がございます．最新の情報は学会HP ロボット工学
 セミナーのページ(http://www.rsj.or.jp/seminar)にてご確認ください．
 
  
―本件に関する連絡先――――――――――――――――――――――――
 
一般社団法人　日本ロボット学会  ロボット工学セミナー係
 〒113-0033 東京都文京区本郷2-19-7 ブルービルディング２階
 TEL  03-3812-7594  FAX 03-3812-4628
 seminar ＠ rsj.or.jp
-- 
Eiichi Yoshida <e.yoshida ＠ aist.go.jp>