[image 00616] ロボット工学セミナー(5/23)「ロボットに使える実用画像処理」のご案内

[Yoshinori KOBAYASHI]

***** 重複してお受け取りになった場合にはご容赦ください． *****

image-MLの皆様

埼玉大学　小林です．

開催日が近づいてまいりましたので，再度ご連絡申し上げます．

例年，ほぼ満席となっております本セミナーでございますが，
今のところ，お席にはまだ少し余裕がございますので，
お早めにお申し込み頂ければと存じます．

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5/23(金)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が開催
されます．ロボットに使える実用画像処理について，物体検出・追跡からVisual SLAMや
Random Forestsに至るまで，初学者から専門家までご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．

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◆◇◆日本ロボット学会ロボット工学セミナーのお知らせ◆◇◆

■第83回ロボット工学セミナー　ロボットに使える実用画像処理
http://www.rsj.or.jp/blog/archives/seminar/s83_rsj_seminar

■開催日：
2014年5月23日（金）10:00～18:00（開場9:30）

■開催地：
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）

会場アクセス：
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_16_j.html
http://www.vdec.u-tokyo.ac.jp/Guide/access.html
最寄り駅：「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ります）

■参加費（税込）：
当学会及び協賛学会の正会員／8,500円，会員外／13,000円，
学生（会員，非会員を問わず）／4,500円，
当学会賛助会員 招待券ご利用／無料，優待券ご利用／4,500円，
左記サービス券なし／13,000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．

参加申込方法は下記URLをご参照ください．
http://www.rsj.or.jp/seminar/application

■口上：
　ロボットの動作には外界の認識が必要不可欠です．ロボットが外界を認識す
るセンサとして，カメラに代表される画像センサは安価であることもあり，非
常に身近なセンサとなっていますが，コンピュータビジョン技術の発展により，
その可能性，実用性はますます高まっています．本セミナーでは，カメラ画像
から，対象を見つける（検出），追いかける（追跡）といった基礎的な話題か
ら，Visual SLAMやRandom Forestsなどの最新の話題まで，実際のロボットに
すぐに使える実用的な手法を，第一線で活躍されている講師の先生方に事例を
交えて分かりやすく，解説していただきます．

オーガナイザー　小林 貴訓（埼玉大学）

■講演内容：

10:00-10:10　＜開会挨拶・講師紹介＞

10:10-11:40　第1話　背景からの物体抽出 - 背景のモデリングと前景物体の
抽出方法

青山学院大学　鷲見 和彦

　物体認識において最初に行われることとして，背景から前景物体が含まれる
領域を抽出する処理がある．この処理は古くから「背景差分」として知られて
きた．背景差分というと，１枚の背景画像と，入力画像との，画素ごとの差を
とる様に思われるが，その本質は，背景に対する知識を数理モデルで表現し，
背景モデルのパラメータを過去の画像から推定することで，モデルに適合しな
い画素や領域を前景として抽出する手法であると言える．背景は時々刻々と変
化するのが通常であるので，単純な方法では背景の変化を前景として誤抽出し
てしまう．そのため，背景変化を数理モデルで表す研究がおこなわれてきた．
この講演では，これまで提案されてきた背景モデルについて，どんな数理モデ
ルなのか，また，どのように背景を学習するのかを解説し，さらに，それらの
手法がどんな環境に適しているかなどの使い方のヒントについても説明する．

11:40-12:50　＜休憩（昼食）＞

12:50-14:30　第2話　パーティクルフィルタと物体追跡への応用

(株)東芝　篠原 雄介，埼玉大学　小林 貴訓

　パーティクルフィルタは，動的なシステムから得られる観測の時系列から，
そのシステムの状態を逐次ベイズ推定する方法である．時系列データ解析に関
する幅広い問題への適用が可能で，近年多くの分野で研究・応用されている．
例えば，コンピュータビジョンの分野では，物体や人物姿勢を追跡する問題へ
の応用が有名である．またロボティクスの分野では，
SLAM（simultaneous localization and mapping）への応用などが知られている．
本講演では，パーティクルフィルタの理論と基本的な使い方について，物体追
跡を例題として分かりやすく解説する．さらに，パーティクルフィルタと識別
器の統合による追跡手法など，応用についても紹介する．

14:30-14:40　＜休憩＞

14:40-16:10　第3話　Visual SLAM - 画像を用いた地図構築の研究動向 -

千葉工業大学 友納 正裕

　画像は有用な特徴量を豊富に持つため，地図構築や場所認識などロボットの
環境認識にとってきわめて重要である．本講演では，カメラ画像を用いた地図
構築（Visual SLAM）の原理と最新動向を紹介する．現在のSLAM研究では，画像
を入力しながらリアルタイムでカメラ運動と形状の復元を行う逐次型のSLAMを
フロントエンドとし，一群の画像に対してポーズ調整やバンドル調整により一
括処理で精度を向上させる最適化ベースのSLAMをバックエンドとして統合した
枠組みが主流になっている．さらに，画像による大域自己位置推定に幾何制約
を加えて，ループ閉じ込みや地図結合を行うことで，大規模環境の地図を構築
する手法が提案されている．これらの技術について，事例を交えてわかりやす
く解説する．

16:10-16:20　＜休憩＞

16:20-17:50　第4話　Random Forestsのコンピュータビジョン応用：基礎から
最新事例まで

近畿大学　波部 斉

　ビックデータという言葉がもてはやされているように，大量データが容易に
獲得できる時代となり，それを如何に活用するかが重要になっている．コンピ
ュータビジョンの分野も例外ではなくCGなどで人工的に大量データを生成でき
るようになっている．Random Forests はそのような時代に適した機械学習手
法で，大量の教師データからランダムにサンプリングしたデータで学習した複
数の決定木を用い識別や回帰などを行う手法である．マイクロソフトKinectの
人物姿勢推定での成功に刺激され，様々な応用分野に利用されている．本講演
では Random Forests の基礎から最新の事例までを紹介する．

17:50-18:00　＜閉会挨拶＞

―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

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小林 貴訓(こばやし よしのり)
埼玉大学 大学院 理工学研究科       久野研究室
埼玉大学 工学部 情報システム工学科 久野研究室
〒338-8570 さいたま市桜区下大久保255
総合研究棟502室(居室) 総合研究棟404室(実験室)
TEL&FAX:048-858-3585  (内)4628
E-mail:yosinori ＠ cv.ics.saitama-u.ac.jp
URL:http://www.cv.ics.saitama-u.ac.jp/~yosinori/
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