A comparative study of interactive segmentation with different number of strokes on complex images

Interactive image segmentation is the way to extract an object of interest with the guidance of the user. The guidance from the user is an iterative process until the required object of interest had been segmented. Therefore, the input from the user as well as the understanding of the algorithms based on the user input has an essential role in the success of interactive segmentation. The most common user input type in interactive segmentation is using strokes. The different number of strokes are utilized in each different interactive segmentation algorithms. There was no evaluation of the effects on the number of strokes on this interactive segmentation. Therefore, this paper intends to fill this shortcoming. In this study, the input strokes had been categorized into single, double, and multiple strokes. The use of the same number of strokes on the object of interest and background on three interactive segmentation algorithms: i) Nonparametric Higher-order Learning (NHL), ii) Maximal Similarity-based Region Merging (MSRM) and iii) Graph-Based Manifold Ranking (GBMR) are evaluated, focusing on the complex images from Berkeley image dataset. This dataset contains a total of 12,000 test color images and ground truth images. Two types of complex images had been selected for the experiment: image with a background color like the object of interest, and image with the object of interest overlapped with other similar objects. This can be concluded that, generally, more strokes used as input could improve image segmentation accuracy

料理ロボットにおける複数回の切断動作の研究

　食材の切断作業は，料理作業の基本として，非常に重要である．料理を作る際には，それぞれのレシピに応じて食材を適切な形に切断することが必要となる．例えば，くし切り，引き切り，そぎ切り，輪切りなどである．人間は，食材を切断する際に，複数の感覚を統合して操作をおこなっている．切断動作を開始する前に，まず食材がどの位置にあるか，どのような姿勢になっているか，さらにその食材の形状などの情報を主に視覚によって取得する．続いて，切断動作が行いやすいように，食材を移動したり回転したりして適切な位置姿勢に配置する．切断動作中には，視覚に加えて，包丁からの反力などの力覚のフィードバックによって食材の硬さを把握し，切断に必要な力を調整する．さらに必要に応じて，例えば手触りや臭いなど様々な情報も利用する可能性があるが，切断作業に最低限必要な感覚は視覚と力覚といえる．人間にとっても，これらの感覚を適切にフィードバックして適切な切断動作を行えるようになるには相応の練習が必要となる．したがって，それをロボットで実現するためには解決すべき課題が多い． 本研究の目的は，料理ロボットによる複数回の切断作業を，双腕ロボットシステムを用いて実現することである．上述のように，現実的な切断作業には，食材の状態を把握するための認識や，その結果に基づいて食材を切断しやすい状態に移動するための補助的な動作など，切断動作そのもの以外に必要となる要素が多い．本研究では，まずそのような切断作業に必須となる補助的な認識・動作について整理し，ロボットにそれを実装した．さらに切断動作そのものも，先行研究で実現した力フィードバックに基づく「ベーシックカット」を発展し，様々な角度での切断を可能にする新たな手法を開発した．このように補助的な認識・動作の導入と新たな切断動作生成手法を組み合わせることにより，食材を複数回切断することを実現した．電気通信大学201