To provide a position estimation method, device and program for efficiently specifying a position from image data even in different weathers or different seasons.
A position estimation device is provided with: an object recognition part 3 which identifies an object by combining one or two or more of a normalized color, edge density, the maximum value of voting in a hough space, the degree of the distribution of an edge direction, and the degree of the dispersion of luminance as the image featured value of a valid object for specifying the position; and a position identification part 5 for position estimation for specifying the position by using the result of object identification, and configured to identify the position. Furthermore, this position estimation device is configured to estimate a position which turns to be a correct answer by calculating the existence probability of the position by using a Markov process and Bayes theorem as the probability distribution of a movement history by a regional position estimation part. Thus, it is possible to efficiently achieve position estimation.
YAMAMOTO KOSHIRO
JPN6012035227; 加藤丈和 外２名: '対象追跡-フレーム間の類似度に着目した手法から動きのモデルに着目した手法まで-' 情報処理学会研究報告 ２００５-ＣＶＩＭ-１５０ コンピュータビジョンとイメージメディア 第２００５巻 第８８号, 20050906, 第１８５〜１９８頁, 社団法人情報処理学会
CSNG200700862019; 三浦純 外３名: 'ＳＶＭによる物体と位置の視覚学習に基づく屋外移動ロボットの位置推定' 日本ロボット学会誌 第２５巻 第５号, 20070715, 第１４２〜１４８頁, 社団法人日本ロボット学会
CSNG200600054021; 加藤丈和 外２名: '対象追跡-フレーム間の類似度に着目した手法から動きのモデルに着目した手法まで-' 情報処理学会研究報告 ２００５-ＣＶＩＭ-１５０ コンピュータビジョンとイメージメディア 第２００５巻 第８８号, 20050906, 第１８５〜１９８頁, 社団法人情報処理学会
Next Patent: COMPUTER AND PROGRAM, CONFIGURING CLUSTER SYSTEM