Kategoriseringen av platser i inomhusmiljöer är en viktig förmåga för servicerobotar som arbetar och interagerar med människor. I det här dokumentet presenterar vi en metod för att kategorisera olika områden i inomhusmiljöer med hjälp av en mobil robot utrustad med en Kinect-kamera. Vår strategi omvandlar djup och gråskala bilder tagna på varje plats till histogram av lokala binära mönster (LBP) vars dimensionalitet ytterligare reduceras efter ett enhetligt kriterium. De histogram kombineras sedan till en enda funktion vektor som kategoriseras med hjälp av en övervakad metod. I detta arbete jämför vi prestandan hos stödvektormaskiner och slumpmässiga skogar som övervakade klassiatorer. Slutligen använder vi vår teknik för att särskilja fem olika platskategorier: korridorer, laboratorier, kontor, kök och studierum. Experimentella resultat visar att vi kan kategorisera dessa platser med hög noggrannhet med vårt tillvägagångssätt.
Vårt arbete är nära REF, där en Kinect kamera används för att kategorisera par av djup och grå skala bilder till inomhus platser med hjälp av histogram av lokala binära mönster.
Categorization of Indoor Places Using the Kinect Sensor
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}