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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-09-05 10:00 ユーザーの領域分割結果に基づく一般物体認識 ○安倍 満・吉田悠一（デンソーアイティーラボラトリ）  PRMU2010-59 IBISML2010-31 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，一般物体認識の問題を，人間と計算機の対話型操作という観点から再考する．多くの一般物体認識アルゴリズムは，対象領域分割，特徴抽出，識別の3 段階の処理で構成されている．通常，これら3 つの処理は計算機により自動で行われるが，実用の場面では，領域分割の問題は必ずしも解く必要は無いと考えられる．アプリケーションによっては，ユーザーに大まかな領域分割を要求してもよいことが多いからである．大まかな領域分割では識別性能の低下が懸念されるが，学習用画像に対しても異なる複数の人間による大まかな領域分割データを多数集めておき，これらを用いて学習を行えば，この問題を回避できると考えられる．そこでこの仮説を立証するために“20 wild bird datasets” を作成し，識別性能を評価した．その結果，異なる領域分割データに基づいて，1 枚の学習画像から複数の学習サンプルを生成して学習することで，識別率が向上することがわかった．特に，特徴量に位置情報を含むPHOG 特徴量およびPHOW特徴量において，顕著な改善が見られることがわかった． |
| （英） | In this paper, we revisit a generic object recognition problem from a point of view of human-computer interaction. Many of existing algorithms of the generic object recognition consist of following three tasks: target region segmentation, feature extraction and classification. While these three tasks are automatically processed on a computer in the previous approaches, solving the target region segmentation task by a computer is not always necessary in many practical situations in which a recognition system can request a user to input rough segmentation data of a target. Although rough segmentation may not give enough classification performance, the use of many rough segmentation datasets in learning process will avoid this problem. In order to validate this hypothesis, we created “20 wild bird datasets” and evaluated classification accuracy of the datasets. Our experiments revealed that generating multiple training samples from a single image by using multiple rough segmentation datasets brought positive effects on classification accuracies, especially when image features including spacial information such as PHOG and PHOW were used. | |
| キーワード | （和） | 一般物体認識 / ユーザーインタフェース / / / / / / |
| （英） | generic object recognition / user interface / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-59, pp. 13-20, 2010年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-59 | |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2010-59 IBISML2010-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2010-09-05 - 2010-09-06 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka Univ. |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化, 一般 |
| テーマ（英） | Machine learning and optimization for computer vision and pattern recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2010-09-IBISML-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ユーザーの領域分割結果に基づく一般物体認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generic Object Recognition Based on Rough Segmentation Data Given by a User |
| 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） | ユーザーインタフェース / user interface |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安倍 満 / Mitsuru Ambai / アンバイ ミツル |
| 第1著者 所属（和/英） | デンソーアイティーラボラトリ (略称： デンソーアイティーラボラトリ) Denso IT Laboratory, Inc. (略称： Denso IT Laboratory, Inc.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 悠一 / Yuichi Yoshida / |
| 第2著者 所属（和/英） | デンソーアイティーラボラトリ (略称： デンソーアイティーラボラトリ) Denso IT Laboratory, Inc. (略称： Denso IT Laboratory, Inc.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-09-05 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-59, IBISML2010-31 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.187(PRMU), no.188(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.13-20 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
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