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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-09-04 16:40 ［ショートペーパー］CNNによる群集画像中の人数とその分布の推定 ○大場大輔（九大）・大西正輝（産総研）  PRMU2019-20 MI2019-39 |
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| 抄録 | （和） | 群集制御の効率化や社会安全の確保を目的として，群集の動きを理解する研究が行われている． 近年は監視カメラが普及していることから，画像を使ったアプローチが有効であると考えられる． 本研究では，1枚の画像を小さな画像に分割し，その小画像中の人数を推定するネットワークを作成する． 加えて，このネットワークを用いて，より解像度の大きいフレーム画像における群集の密度を示したヒートマップ（群集密度マップ）を作成することで，フレーム画像全体の人数とその分布を推定する． 実験では，人数推定において回帰によるアプローチが識別によるアプローチよりも高い精度をもつことを実証し，群集密度マップによって混雑した環境においても人の分布が推定できることを確認した． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | CNN / 識別モデル / 回帰モデル / 人数推定 / 群集密度推定 / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 192, PRMU2019-20, pp. 49-52, 2019年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-20 | |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) | |
| 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 | PRMU2019-20 MI2019-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2019-09-04 - 2019-09-05 |
| 開催地（和） | 岡山大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・健康のためのCV/PR技術 |
| 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 | 2019-09-PRMU-MI-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | CNNによる群集画像中の人数とその分布の推定 |
| 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） | CNN / |
| キーワード(2)（和/英） | 識別モデル / |
| キーワード(3)（和/英） | 回帰モデル / |
| キーワード(4)（和/英） | 人数推定 / |
| キーワード(5)（和/英） | 群集密度推定 / |
| 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） | 大場 大輔 / / オオバ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 正輝 / / オオニシ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-09-04 16:40:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-20, MI2019-39 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.192(PRMU), no.193(MI) |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) |
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