本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関する事例や、人物認識における3次元情報の利用例について解説いたします。
日時
- 2016年10月19日 10時00分〜 2016年10月19日 17時00分
開催予定
プログラム
- 3次元計測センサの基礎
- 3次元計測センサの概要
- パッシブ法の概要と主要技術
- アクティブ法の概要と主要技術
- 市販センサと点群のデータ構造
- 3次元物体認識の基礎
- アピアランスベース物体認識
- モデルベース物体認識
- 高精度位置合わせICPアルゴリズム
- 3次元特徴量と局所参照座標系
- 3次元特徴量の基礎
- キーポイント周りの情報記述
- 複数点間の関係記述
- ベクトルペア特徴量
- CCDoN特徴量
- 局所参照座標系 (LRF) の意味と分類
- 高性能LRFの提案 (DPN)
- その他の関連技術
- 3次元点群データを用いたセンシングの最新研究事例
- 可観測性を考慮した物体認識
- 3次元的な起伏が少ない物体への対応 (GRF)
- 点群密度の変化への対応 (RPD特徴量)
- SHORT: 点群の空間占有率とマルチスケールシェルを用いた高速3D物体認識
- 疑似3次元情報の利用 (Multi Flash Imaging)
- 手持ち物体のモデリング
- 人物動線認識とロボット安全システム
- 作業動作の認識と自動記述
- 3Dモデルを利用した手指認識
- 日常生活における非定常行動認識
- 3D-CG技術の物体認識への応用
- Amazon Picking Challenge
- 3次元特徴量の新展開
- モデル検索
- 感性センシング
- 一般物体認識
- その他の話題
会場
受講料
- 1名様: 47,000円(税別) / 51,700円(税込)
- 複数名: 57,000円(税別) / 62,700円(税込)