Vol.2012-CVIM-180 No.29
2012/1/19
情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

1. は じ め に距離・画像情報を統合したロボットのための屋内環境のカテゴリ識別

人と共生するサービスロボットにとって，ロボット周囲の空間の認識（place recognition）
は高度かつ重要な機能の一つである．空間の認識では，ロボットには正確な位置座標の推定

マルティネス モゾス オスカル †2
倉
爪
亮 †2
岩 下
友 美 †2

水谷
長 谷 川

ではなく，より抽象度の高い空間の種類を認識する能力が求められる．ロボットがこの能力

仁 †1
勉†2

を獲得できれば，その情報は場面に応じた適切な行動選択1),2) や，人との自然なインター
ラクションにおける事前情報またはコンテキストとして用いることができる3),4) ．例えば，
ロボット自身が現在台所にいると認識できれば，調理や食事に関する指示が多く出されると人と共生するサービスロボットにとって，ロボット周囲の空間の認識は高度で重要な機能の一つである．本論文では，Kinect など RGB-D カメラから得られる RGB
画像と距離画像を用いて，オフィス，台所など空間の認識を行う手法を提案する．提案手法では，まず RGB 画像を濃淡画像に変換し，その濃淡画像および同時刻に得られた距離画像を，それぞれ局所二値パターンと短縮局所二値パターン，および局所ヒ
ストグラムを用いて，近傍画素間の関係を表現した特徴ベクトルに変換する．その後，得られた濃淡および距離情報の特徴べクトルを結合し，サポートベクトルマシンなどの識別器により，空間の種別を認識する．5 つの異なるカテゴリに属する部屋に対して認識実験を行った結果，提案手法により高い認識性能が得られることを確認した．

予測でき，また物体はその多くが空間種別と強く結びついていることから，物体認識においても空間種別から物体種別や用途，用法を限定できる．また，識別された空間の情報は，
セマンティックマップ5),6) の構築や空間の概念的表現7),8) などにも利用できる．さらに空間の認識において，ロボットは自身が置かれた，または見ている空間に対し，それぞれラベルを割り当てることができる．そのとき，“oﬃce”や “laboratory”のように，人が一般的に用いる名前をラベルとして用いれば，人とロボットの直感的なコミュニケーションが実現でき
る8),9) ．
空間の認識は 2 つの問題に分けて考えることができる．すなわち，特定の空間の認識（in-Indoor place categorization for service robots
using camera and depth images

stance classiﬁcation）と空間の識別（categorization）である．特定の空間の認識は，ロボッ
トが以前に訪れたある特定の空間（例えば 965 号室など）を，センサ情報から認識するものである．一方，空間の識別は，ロボットがそれぞれの空間のカテゴリ（クラス）を識別す

Oscar Martinez Mozos ,†2 Hitoshi Mizutani ,†1
Ryo Kurazume ,†2 Yumi Iwashita †2
and Tsutomu Hasegawa†2

る問題であり，例えば先ほどの 956 号室は，他の類似の部屋とともに，より一般的な概念で
ある

オフィス

として識別される．本論文では，後者の問題を取り扱う．

空間の識別では，これまでに様々なセンサが用いられている．例えば，レーザレンジファインダ5),10),11) や画像センサ3),12),13) ，あるいはこれらの 2 つのセンサを統合した手法も提An important capability for service robots working with humans in indoor
environments is their ability to categorize the diﬀerent places where they arelocated. In this paper we present an approach to categorize diﬀerent areas
in indoor environments using an RGB-D sensor like the Kinect camera. First,
RGB images are transformed into grey scale images. Then, grey scale and depth
images are transformed into histograms of local features that incorporate neighboring relations by applying local binary patterns and also a short version ofthis pattern. The feature vectors corresponding to grey scale and depth images
are combined and categorized into diﬀerent places using supervised classiﬁers
like for example support vector machines. We apply this method to distinguishﬁve diﬀerent place categories and obtain high recognition rates.

案されている14),15) ．一方，ごく最近では様々なロボットアプリケーションにおいて，Kinect
センサ16) が盛んに用いられつつある．このセンサは低価格で，かつ高速に面状の距離情報を得ることができ，我々もこのセンサを用いて空間の識別を行うことを試みる．
†1 九州大学大学院システム情報科学府
Kyushu University, Graduate School of Information Science and Electrical Engineering†2 九州大学大学院システム情報科学研究院
Kyushu University, Faculty of Information Science and Electrical Engineering1c 2012 Information Processing Society of JapanVol.2012-CVIM-180 No.29
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本論文では，Kinect センサにより集められた RGB および距離画像を用いて，空間の識別を行う手法を提案する．提案手法では，まず RGB 画像を濃淡画像に変換し，その濃淡
画像および同時刻に得られた距離画像を，それぞれ局所二値パターン17) ，短縮局所二値パターン，および局所ヒストグラムを用いて，近傍画素間の関係を表現した特徴ベクトルに変
図 1 bj (i)（j = 1, . . . , 8）の配置換する．その後，得られた濃淡および距離情報の特徴べクトルを結合し，両者を統合した特徴ベクトルとする．この特徴ベクトルを用いて，サポートベクトルマシンやランダムフォレ

環境の空間を識別した14) ．Pronobis らは複数の視覚とレーザによる手がかりを組み合わせ，ストなどの識別器により，空間の種別を認識する．

サポートベクトルマシンを用いて，屋内環境の空間を識別した15) ．

第 2 章から第 4 章では，それぞれ関連手法，濃淡および距離画像を用いた空間の識別，識別実験について述べる．

3. 濃淡および距離画像を用いた空間の識別

2. 関 連 手 法

3.1 局所二値パターンを用いた濃淡画像からの特徴量画像生成

近年，移動ロボットによる空間の識別技術が向上し，ロボットは様々なセンサにより典型

局所二値パターン（Local Binary Patterns, LBP）演算子17) は，濃淡画像のテクスチャ的な屋内空間が識別できるようになった．例えば，レーザレンジファインダにより得られ分析と分類を目的に Ojala により提案された．本稿ではそれを濃淡画像と距離画像に適用

る 2D 画像は，屋内環境で異なる空間を識別するのに用いることができる．Mozos らは 2D

し，典型的な屋内空間の識別を行う．

画像をいくつかの幾何学的特徴を含むベクトルに変換し，それらを AdaBoost を用いて分濃淡画像を用いた空間の識別では，まず Kinect センサから得られる RGB 画像を濃淡画類した5),18) ．さらに，Friedman らは，ボロノイ図の各点に条件付き確率場を適用した．各像に変換し，その濃淡画像を LBP を用いて特徴量画像に変換する．LBP は近傍画素の情点はそれぞれの地点でレーザ計測により得られる空間の幾何的特徴も表している．さらに，報を用いて注目画素に新たなラベルを付加するものであり，今回は濃淡画像に対して以下の．そように適用した．まず，濃淡画像のそれぞれの画素 i に対して，その画素値 p(i) を周囲 8の下位マップは局所的な 2D スキャンから得られる特徴ベクトルを用いて分類される．また，近傍の画素値 p1 (i), . . . , p8 (i) ∈ N (p(i)) と比較する．次に，それぞれの近傍画素ごとに二Shi らは全体をスキャンせず，それぞれの独立したスキャンを意味的ラベルへ分類する手法

値 {0, 1} を以下の式で決定した．

11)

Brunskill らは Spectral Clustering を用いて，屋内環境の 2D 下位マップを作成した

19)を提案している．

一方，視覚センサも空間の認識に多く用いられてきた．例えば，Wu と Rehg による手法
12)

では，家の中の複数の空間の識別に CENTRIST 記述子を用いた

bj (i) =．この記述子は，Ojalaらが提案している局所二値パターンと同様である17) ．さらに，Ranganathan は空間の識別

1,p(i) > pj (i)0,otherwise(j = 1, . . . , 8)(1)

ただし，周囲 8 近傍の画素値 bj (i)（j = 1, . . . , 8）の配置は図 1 の通りである．得られたのための PLIS システムを提案している13) ．この手法では変化点を見つけることにより，一周囲画素の二値 bj (i) は時計回りに {b0 (i), . . . , b8 (i)} の順番で並べられ，図 2 に示すよう続きの画像列を分割する．そのあと，分割された画像はそれぞれ視覚カテゴリに分類されに 0 から 255 までのラベル v LBP (i) に変換される．注目画素の値は，このラベル v LBP (i)る．Torralba らはウェアラブルカメラから得られる画像の局所特徴量と大域特徴量を用いにより置き換えられ，LBP に変換された特徴量画像 Tgray が生成される．

て，隠れマルコフモデルにより屋内・屋外環境の特定の空間の認識および空間の識別を行っ

3.2 局所二値パターンを用いた距離画像からの特徴量画像生成

3)

た ．

同様に Kinect センサから得られる距離画像に，LBP を適用して特徴量画像を得ること

空間を識別するために，異なる種類のセンサを組み合わせる試みも行われてきた．Rottmannができる．しかし，Kinect センサでは，計測不能な個所および計測範囲外の距離値に nan

らは 2D レーザスキャンと視覚による物体検出を組み合わせ，ブースティングを用いて屋内

2

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図 2 中心画素に対する LBP の計算例．この例では 236 がセットされるがセットされるため，距離画像に対して単純に LBP の計算ができない．そこで，距離値がnan である画素，あるいは前章の LBP の計算で周囲画素に nan が含まれる場合には，LBPの出力を 256 とした．従って，LBP を用いて得られた特徴量画像 Tdepth の画素値 v LBP+ (i)は以下のように計算される．


v

LBP+

(i) =

256,

δnan (p(i)) ∨ ∃δnan (N (p(i)))

v LBP (i),otherwise(2)

ここで δnan (.) は，もし距離値に nan が設定されていた場合には 1 を，それ以外は 0 を返す関数であり，v LBP (i) は LBP により得られた特徴量である（図 2）．
濃淡画像および同時刻に得られた距離画像と，それらの局所二値パターンの例を図 3 に
図 3 左列：”laboratory”の濃淡画像と距離画像，右列：それぞれの局所二値パターン画像示す．

3.3 局所ヒストグラムおよび特徴量ベクトルの生成
3.1，3.2 項の方法で得られた特徴量画像 Tgray ，Tdepth を以下の方法でそれぞれ特徴ベク
トル xgray ，xdepth に変換する．
まず，特徴量画像 T （Tgray および Tdepth ）に対して空間ピラミッド20) を生成する．たl

だし，解像度のレベル l を図 4 に示すように定義する．すなわち，初期画像を p = 2 × 2→個の領域に分割したものをレベル l の画像とする．次に分割したそれぞれの領域で局所ヒス

level 0トグラム Hpl を計算する．ここで局所ヒストグラム Hpl のそれぞれのビンは，レベル l の p

level 1level 2

図 4 3 層空間ピラミッド番目の画像において対応する画素値の画素数である．最後に，特徴ベクトル xT は，各レベルの局所ヒストグラムを結合したものとして表される．

xT = {{H10 }, {H11 , . . . H211 ×21 }, . . . , {H1L , . . . , H2LL ×2L }}

→

l

いられる．

(3)

x = {xgray , xdepth }3.4 濃淡情報と距離情報の統合(4)

3.5 短縮局所二値パターンを用いた特徴ベクトルの次元削減

濃淡情報と距離情報を統合するため，前項の方法で得られた特徴ベクトル xgray と xdepth

LBP の局所ヒストグラムを用いた手法では，特徴ベクトルの次元が，空間ピラミッドのを結合し，最終的な特徴ベクトル x とする．この特徴ベクトル x が識別器の入力として用

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ル xi ∈ m (i = 1, . . . , M ) とともに，ラベル yi ∈ {1, −1}（すなわちそのカテゴリに属す

解像度のレベルが高くなるにつれて指数関数的に増加する問題がある．

るか，属さないか）が入力される．SVM の目的は 2 クラス {1, −1} の学習データとの距離

そこで本論文では特徴ベクトルの次元削減を目的に，Ojala ら21) によって提案された評価
値 U を参考に，局所二値パターンのサブセットである短縮局所二値パターン（Short Localが最大となる超平面を見つけることであり，次の最適化問題で表される．
M

1
min C
ξi + ||w||2
w,b,ξ
2

Binary Pattern，SLBP）を新たに用いる．SLBP では，特定の代表的な LBP のみを用いることで，次元削減をはかる．

subject to

特定の代表的な LBP を見つけるため，式 (1) を用いて得られる二値 bj (i) の 0，1 間の遷

U (i) = |b1 (i) − b8 (i)| +超平面からの逸脱量，φ(·) は非線形写像，b はバイアス項を表している．実験では次のラジ|bj (i) − bj+1 (i)|(5)

K(xi , xj ) = exp −γ||xi − xj ||2 , γ > 0

0，8 となる．これより，濃淡画像に対し，SLBP の値 v
v

(i) =

SLBP

多クラス問題の識別は一対一方式24) で行い，実験では LIBSVM ライブラリ25) を用いた．

(i) は以下のように表される．

v LBP (i),U (i) ≤ UThnan,otherwise

パラメータ C および γ は，C ∈ [2−5 , 2−2 , . . . , 216 ] および γ ∈ [2−12 , 2−9 , . . . , 23 ] の範囲
でクロスバリデーションを用いた総当たり探索により決定した26) ．

(6)

4. 識 別 実 験
4.1 データセット

同様に，距離画像に対しては，SLBP の値 v SLBP+ (i) は以下のように表される．

v

SLBP+

⎧
LBP
⎪
(i),
⎨ v
(i) =

⎪
⎩

提案手法の性能評価のために，屋内環境で実験を行った．実験では，まず移動台車の上部，
高さ 125cm の位置に Kinect センサを固定し，様々な空間で連続的に計測を行い，RGB およU (i) ≤ UTh

256,

δnan (p(i)) ∨ ∃δnan (N (p(i)))

nan,otherwise(10)

ここで，γ は分布の半径を制御するパラメータである．

例えば 000000002 ，111111112 ，010101012 では，0，1 間の遷移の回数 U はそれぞれ 0，(9)アル基底関数 (Radial Basis Function) カーネルを用いた．

j=1

SLBP

yi w φ(xi ) + b ≥ 1 − ξi(8)

ここで，C はマージンパラメータ，w は超平面に対する垂線，ξi ≥ 0 は xi の誤分類に伴う移の回数 U (i) に注目する．
7


 i=1
T

び距離画像のデータセットを構築した．対象とした空間のカテゴリは “corridor”, “kitchen”,(7)“laboratory”, “oﬃce”および “study room”の 5 つである．まず，それぞれのカテゴリ毎に，いくつかの異なる空間（部屋）で RGB および距離画像の取得を同時に行った．例えば，表ここで UTh は U (i) に対する閾値である．ただし，短縮局所二値パターンを用いて得られ

1 ではカテゴリ “laboratory”は 4 つの異なる laboratory の情報を含んでおり，同一のカテた特徴量画像を局所ヒストグラムに変換する際，nan は考慮に入れない．それ以外の特徴ベゴリには属するが実際には異なる空間（部屋）の情報が含まれている．また，それぞれの空

クトルの計算方法は第 3.3，3.4 項で示した通常の LBP と同様の方法で行う．第 4 章では，間で Kinect センサを異なる軌道で移動させ，RGB および距離画像列の対を複数得た．こUTh = 2 および 4 の SLBP の実験結果を示す．この識別実験で用いた UTh = 2 および 4 ののあと，各 RGB 画像列とそれに対応する距離画像列の同期をとり，同時刻の RGB およびSLBP では，256 種類の LBP のうち，それぞれ 58 種類，198 種類のみが用いられ，その距離画像を得た．表 1 は実験で用いた空間毎の画像の組（RGB 画像および距離画像）の数

結果特徴ベクトルの次元も 22.8% ，77.4% に大幅に短縮できた．

を示す．また，データセットに含まれる各カテゴリの RGB および距離画像の一例を図 5 に

3.6 識 別 方 法示す．

各画像を特徴ベクトルに変換し，Support Vector Machine (SVM)22),23) を用いて識別を

4.2 識 別 性 能行う．SVM には M 対の濃淡および距離画像の組から得られた M 個の m 次元特徴ベクト構築した RGB および距離画像のデータセットを用い，空間のカテゴリ識別実験を行った．

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表 1 各カテゴリの RGB および距離画像の枚数
category
place
number of image setscorridor 1
68
corridor 2
42corridor
corridor 3
70
corridor 4
99
kitchen 1
73
kitchenkitchen 2
65
kitchen 3
53
laboratory 199laboratory 2
99laboratorylaboratory 3
81laboratory 478
study room 1
71
study room 2
70
study room
study room 3
49
study room 462
oﬃce 157
oﬃce
oﬃce 245oﬃce 347

表 2 実験 1 の識別結果
Confusion matrix for L = 0, average correct 89.37%%
corridorkitchenlaboratory
study roomoﬃce

corridor
95.66
2.45
0.00
0.00
0.00

kitchen
2.02
76.85
0.12
8.86
3.51

laboratory
2.32
3.21
99.02
5.57
5.79

study room
0.00
12.40
0.23
84.64
0.00

oﬃce
0.00
5.10
0.63
0.93
90.70

表 3 実験 2 の識別結果
Confusion matrix for L = 0, UTh = 2, average correct 87.27%%
corridorkitchenlaboratory
study roomoﬃce

corridor
95.05
2.64
0.25
0.00
0.00

kitchen
0.20
69.43
1.24
3.29
4.39

laboratory
3.84
4.15
95.51
10.57
5.09

study room
0.91
22.64
2.26
85.82
0.00

oﬃce
0.00
1.13
0.75
0.32
90.53

Confusion matrix for L = 0, UTh = 4, average correct 92.61%%
corridorkitchenlaboratory
study room
oﬃce

実験では，leave-one out cross-validation 法を N 回適用し，提案手法の識別性能を評価した．ただし，それぞれのカテゴリに含まれる空間数が異なることから，学習データと評価
データの N 個の組を以下のように決定した．まず各カテゴリに含まれるある一つの空間を
評価データとする．この空間はそれぞれのカテゴリ内でランダムに決定される．また同じカ

corridor
96.47
2.64
0.00
0.00
0.00

kitchen
0.91
85.88
0.20
5.14
3.51

テゴリの残りの空間のデータは，学習データとして使用される．もし選択された評価データ

laboratory
2.02
1.51
97.91
2.29
5.61

study room
0.61
7.89
0.77
91.93
0.00

oﬃce
0.00
2.08
1.12
0.65
90.88

の組が既に評価に使用されていた場合には，それを破棄し，それ以前とは異なる学習，評価の閾値 UTh は 2 および 4 を用いた．平均で最も高い識別性能が得られた L = 0 に対する結データの組が得られるまで選択処理を続ける．これにより，評価データは常に学習データには含まれない空間となる．なお，本実験では N = 10 とした．また，それぞれの評価時に果を表 3 に示す．これより，特に UTh = 4 の場合で，LBP に比べて SLBP の識別性能がは，学習データを式 (10) で示したカーネルにより SVM に学習させ，評価データをそれぞ向上していることがわかる．
実験 3 では SVM との比較のため，識別器として Random Forest（RF）を用いて SLBP

れ学習後の SVM で評価して識別率を求めた．
実験 1 では LBP を用いた場合の識別性能を評価した．ただし，空間ピラミッドのレベルに対する識別性能を評価した．ただし，UTh は RF で最も高い識別性能が得られた 4 としは 3 種類（L = 0; 1; 2）とした．平均で最も高い識別性能が得られた L = 0 に対する結果

た．最も識別精度が高かった L = 2 のときの混同行列を表 4 に示す．これより，RF ではを表 2 に示す．これより，LBP を用いた手法により “kitchen”以外は 85〜99% の高い識別“kitchen”，“study room”の識別精度の低下が大きく影響したことがわかる．一方，RF で性能が得られたが，“kitchen”と “study room”は混同しやすいことがわかる．

は SVM に比べ “oﬃce”の識別率は向上した．

実験 2 では SLBP を用いた場合の識別性能を評価した．ただし，0，1 間の遷移の回数 U

表 5 に LBP と SLBP，SVM と RF の比較をまとめて示す．表 5 より，最も識別率が高5c 2012 Information Processing Society of JapanVol.2012-CVIM-180 No.29
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謝辞 本研究の一部は，日本学術振興会外国人特別研究員事業，文部科学省科学研究費補表 4 実験 3 の識別結果
Confusion matrix for L = 2, average correct 88.43%%
corridorkitchenlaboratory
study roomoﬃce

corridor
99.90
0.75
0.00
0.00
0.00

kitchen
0.00
70.57
0.00
3.71
4.04

laboratory
0.10
2.64
96.41
15.00
0.00

study room
0.00
23.58
2.60
79.29
0.00

助金基盤研究 (B)（課題番号 23360115）の支援を受けた．また実験にご協力いただいた九州大学内田誠一教授，谷口倫一郎教授，諸岡健一准教授に感謝いたします．

oﬃce
0.00
2.45
0.99
2.00
95.97

参

0
1
2

SVM
LBP(%)
89.37
85.68
84.59

SLBP(UT H = 2)(%)
87.27
85.53
82.46

SLBP(UT H = 4)(%)
92.61
88.10
88.95

文

献

1) Stachniss, C., Mozos, O.M. and Burgard, W.: Speeding-up multi-robot explorationby considering semantic place information, Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp.1692–1697 (2006). Orlando, FL,USA.
2) Zender, H., Jensfelt, P. and Kruijﬀ, G.-J.: Human- and situation-aware people
following, Proc. of the IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), pp.1131–1136 (2007).
3) Torralba, A., Murphy, K.P., Freeman, W.T. and Rubin, M.A.: Context-based vision system for place and object recognition, International Conference on Computer
Vision (ICCV) (2003). Nice, France.
4) Kollar, T. and Roy, N.: Utilizing object-object and object-scene context when planning to ﬁnd things, Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics
and Automation (ICRA) (2009). Kobe, Japan.
5) Mozos, O.M., Stachniss, C. and Burgard, W.: Supervised learning of places fromrange data using AdaBoost, IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA) (2005). Barcelona, Spain.
6) Pronobis, A., Jensfelt, P., Sjöö, K., Zender, H., Kruijﬀ, G.-J.M., Mozos, O.M. andBurgard, W.: Semantic modelling of space, Cognitive Systems, ser. Cognitive Systems Monographs, H. I. Christensen, A. Sloman, G.-J. M. Kruijﬀ, and J. Wyatt,
Eds. Germany: Springer, pp.165–221 (2010).
7) Zender, H., Mozos, O.M., Jensfelt, P., Kruijﬀ, G.-J.M. and Burgard, W.: Conceptual spatial representations for indoor mobile robots, Robotics and Autonomous
Systems, Vol.56, No.6, pp.493–502 (June 2008).
8) Christensen, H.I., Kruijﬀ, G. and J.Wyatt, E.: Cognitive Systems, ser. COSMOS.
Springer Verlag (May 2010).
9) Zender, H., Jensfelt, P., Mozos, O. M., Kruijﬀ, G.-J. M. and Burgard, W.: An
integrated robotic system for spatial understanding and situated interaction in indoor environments, Proceedings of the Conference on Artiﬁcial Intelligence (AAAI)(2007). Vancouver, British Columbia, Canada.
10) Friedman, S., Pasula, H. and Fox, D.: Voronoi random ﬁelds: Extracting the topological structure of indoor environments via place labeling, Proc. of the International Joint Conference on Artiﬁcial Intelligence (IJCAI) (2007). Hyderabad, India.

表 5 識別性能の比較

L

考

RF
SLBP(UT H = 4)(%)
85.74
87.59
88.43

かった手法は UTh = 4 の SLBP を用いて SVM で識別した場合であり，SLBP により特徴ベクトルの次元を削減することで，LBP よりも高い精度で空間の識別が可能であることがわかる．さらに，UTh = 2 の SLBP では，LBP の特徴ベクトルに対し 22.8% のサブセッ
トしか用いられないにも関わらず，LBP と比べて識別精度に大きな差はなかった．なお，

SVM および Random Forest を用いた場合，最も識別精度が高かったレベル L はそれぞれ
0 および 2 であった．局所ヒストグラムを用いることは，各カテゴリの局所的な特徴の違いを表現するために有効であると考えられ，今後は画像の水平方向のみの分割（例えば天井や床など）などにより，局所ヒストグラムの有効性をより詳細に検討する予定である．

5. 結論と今後の課題
本稿では，Kinect センサから得られた RGB および距離画像を用いて，空間を識別する手法を提案した．提案手法では，濃淡および距離画像から LBP および SLBP を用いてそれぞれ特徴ベクトルを抽出し，それらを組み合わせた特徴ベクトルを SVM および RF により識別した．識別実験の結果，特に新たに提案した SLBP を用いることにより，5 つの空間のカテゴリにおいて高い識別精度を示すことが確認された．
今後は，より適当な記述子について検討するとともに，学習，評価データのカテゴリ数やデータ数を増やすことを目標とする．

6

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IPSJ SIG Technical Report(2011). software available at http://www.csie.ntu.edu.tw/∼cjlin/libsvm.
26) Hsu, C.-W., Chang, C.-C. and Lin, C.-J.: A practical guide to support vector classiﬁcation (2010). http://www.csie.ntu.edu.tw/∼cjlin/papers/guide/guide.pdf.

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c 2012 Information Processing Society of JapanVol.2012-CVIM-180 No.29
2012/1/19
情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportcorridor 1

corridor 2

corridor 3

corridor 4

corridorkitchen 1

kitchen 2

kitchen 3

kitchenlaboratory 1laboratory 2laboratory 3

study room 1

study room 2

study room 3laboratory 4laboratory

study room 4

study roomoﬃce 1oﬃce 2oﬃce 3oﬃce

図 5 各カテゴリ（corridor，kitchen，laboratory，oﬃce，study room）での RGB および距離画像の例

8c 2012 Information Processing Society of Japan