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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.8
- 수록면
- 619 - 624 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2017.17.0095
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In this paper, we deal with a method for extracting the features needed to estimate the object’s affordance based on the results of the object detection process using a deep learning model. To implement the object detection process, we utilize the You Only Look Once (YOLO) network, which is known to be the fastest and most accurate among the latest deep learning models. To extract the affordance features from the image within the results of object detection, the following steps are sequentially performed: image segmentation, binary conversion, and principal component analysis for the object image within the bounding box of the target object. The simulation results for the proposed method are shown.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 실시간 객체 검출 기반 어포던스 특징 추출 시스템
IV. 시뮬레이션 및 결과 분석
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (28)
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[단행본] - R. Kelley / 2010 / Human-Robot Interaction / InTech
[학술지(정기간행물)] - V. Chambon / 2017 / Neural coding of prior expectations in hierarchical intention inference / Scientific Reports 7 (1) : 1278 ~
[학술대회논문] - Y. Liu / 2014 / A hierarchical intention recognition model for situated dialogue system / Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 2014 IEEE 3rd International Conference on : 135 ~ 139
[학술지(정기간행물)] - R. Mead / 2013 / Automated proxemic feature extraction and behavior recog-nition: Applications in human-robot interaction / International Journal of Social Robotics 5 (3) : 367 ~ 378
[학술대회논문] - A. Gaschler / 2012 / Social behavior recognition using body posture and head pose for human-robot interaction / Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012 IEEE/RSJ International Conference on : 2128 ~ 2133
[학술지(정기간행물)] - V. Chambon / 2017 / Neural coding of prior expectations in hierarchical intention inference / Scientific Reports 7 (1) : 1278 ~
[학술대회논문] - Y. Liu / 2014 / A hierarchical intention recognition model for situated dialogue system / Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS), 2014 IEEE 3rd International Conference on : 135 ~ 139
[학술지(정기간행물)] - R. Mead / 2013 / Automated proxemic feature extraction and behavior recog-nition: Applications in human-robot interaction / International Journal of Social Robotics 5 (3) : 367 ~ 378
[학술대회논문] - A. Gaschler / 2012 / Social behavior recognition using body posture and head pose for human-robot interaction / Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012 IEEE/RSJ International Conference on : 2128 ~ 2133
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