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講演抄録/キーワード
講演名 2006-09-08 17:40
一般物体認識の現状
柳井啓司電通大
抄録 (和) 「一般物体認識」とは,制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識することで,コンピュータビジョンの究極の研究課題の一つである.人間は数万種類の対象を認識可能であると言われるが,最近まで計算機はわずか1種類の対象を認識することすら困難であった.ここ数年,新しいモデル表現の提案,機械学習法の進歩,計算機の高速化などにより,急速に研究が発展し,現在は101種類の対象に対して6割程度の精度で認識が可能となってきている.本稿では一般物体認識の現状と今後の展望について解説を行う. 
(英) "Generic object recognition" aims at enabling a computer to recognize objects in images with their category names, which is one of ultimate goals of computer vision research. Although human can recognize ten thousands of kinds of objects, it is extremely difficult for a computer to recognize just one kind of objects. For these several years, due to proposal of
novel representation of visual models, progress of machine learning methods, and speeding-up of computers, research on generic object recognition has progressed greatly. According to the best result, the 66.23% precision for 101-class recognition has been obtained so far. In this paper, we describe the current state and future directions on generic object recognition.
キーワード (和) 一般物体認識 / / / / / / /  
(英) generic object recognition / category-level object recognition / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 106, no. 229, PRMU2006-76, pp. 121-134, 2006年9月.
資料番号 PRMU2006-76 
発行日 2006-09-01 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685
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研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2006-09-08 - 2006-09-09 
開催地(和) 九大(大橋キャンパス) 
開催地(英)  
テーマ(和) 事例ベースメディア解析 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2006-09-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 一般物体認識の現状 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 一般物体認識 / generic object recognition  
キーワード(2)(和/英) / category-level object recognition  
キーワード(3)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 柳井 啓司 / Keiji Yanai / ヤナイ ケイジ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
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講演者 第1著者 
発表日時 2006-09-08 17:40:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2006-76 
巻番号(vol) vol.106 
号番号(no) no.229 
ページ範囲 pp.121-134 
ページ数 14 
発行日 2006-09-01 (PRMU) 


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