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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-21 13:30 高圧縮時の認識誤差を抑制する画像プレ変換手法 ○鈴木聡志・高木基宏・早瀬和也・大西隆之・清水 淳（NTT）  IE2019-18 |
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| 抄録 | （和） | 画像認識において，画像の劣化は精度低下を招くため，入力は原画像が望ましい． しかし，画像データを高い圧縮率で圧縮し低符号量化する場合，高周波の情報削減と符号化歪みによって精度低下が懸念される． 本研究では，HEVC等の既存符号化方式のプレ変換としてEncoder-Decoderモデルによる画像変換を導入し，低符号量に画像を圧縮しても Deep Neural Network の画像認識精度を保持する画像プレ変換手法を提案する． 認識誤差と Total Variation に基づく損失関数で Encoder-Decoder モデルを学習することで，プレ変換を用いない場合と比較して低符号量帯での認識精度が向上する事を示す． |
| （英） | In image recognition, it is desirable to input an original image because image distortion leads to lower accuracy. However, when the image is compressed with high compression rate the accuracy may be degraded due to the loss of high frequency information and coding artifacts. This paper describes a method for pre-transforming images before image compression. It aims to preserve image recognition accuracy using deep neural network techniques, even for highly compressed images. A deep encoder-decoder network model is used as the pre-transformation model. The model is learnt with a new loss function that combines recognition loss and the loss that increases the spatial correlation. Compared with the original image the image transformed with the proposed method reduces the bitrate while maintaining equivalent accuracy. |
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| キーワード | （和） | 画像圧縮 / 画像認識 / 深層ニューラルネットワーク / 画像プレ変換 / / / / |
| （英） | Image compression / image recognition / deep neural network / image pre-transformation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 95, IE2019-18, pp. 7-12, 2019年6月. | |
| 資料番号 | IE2019-18 | |
| 発行日 | 2019-06-14 (IE) | |
| ISSN | 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 | IE2019-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE |
| 開催期間 | 2019-06-21 - 2019-06-21 |
| 開催地（和） | 沖縄セルラー電話 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理・符号化および一般 |
| テーマ（英） | Image processing, coding, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2019-06-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 高圧縮時の認識誤差を抑制する画像プレ変換手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An image pre-transformation method to suppress recognition errors in highly compressed images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像圧縮 / Image compression |
| キーワード(2)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 深層ニューラルネットワーク / deep neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 画像プレ変換 / image pre-transformation |
| 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） | 鈴木 聡志 / Satoshi Suzuki / スズキ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高木 基宏 / Motohiro Takagi / タカギ モトヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早瀬 和也 / Kazuya Hayase / ハヤセ カズヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 隆之 / Takayuki Onishi / オオニシ タカユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 淳 / Atsushi Shimizu / シミズ アツシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-21 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IE2019-18 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.95 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-14 (IE) |
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