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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-18 10:30 スマートフォンで撮影された将棋局面画像の認識 ○佐藤 旭・森住 啓・清水郁子・中川正樹（東京農工大）  PRMU2019-33 |
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| 抄録 | （和） | 本稿は，スマートフォンで撮影され，サーバに転送された将棋局面画像の認識について報告する．昨今の将棋ブームの中で，将棋AIと呼ばれる対局や検討を行うソフトウェアの話題が上がることも多い．将棋の検討を行うソフトウェアを使用するためには，そこに現実の盤面を再現する必要がある．しかし，この工程には作業と時間を要する．そこで，本システムはその自動化を狙う．本システムは，将棋盤の枠の検出，盤上の駒の認識，持ち駒の認識の3段階からなり，将棋盤の枠検出にはLSDを用いて90%，盤上の駒の認識はCNNによって99%，持ち駒の認識についてはYOLOv3を使い，適合率73%，再現率97%を達成した．現在，本システムを無償公開しており，データの蓄積と問題点の分析を行って，一層の改善を図ることが今後の課題である． |
| （英） | This paper reports recognition of Shogi phase images captured by a smartphone and transferred to our server. In these days, Shogi is played by a lot of people and some “Shogi AI” are available for evaluating Shogi phases. In order to use them, however, the users must input configurations of pieces in a Shogi phase to them, which takes time and effort. Our system is aimed to solve this problem. It has three parts: the detector of a Shogi board, the recognizer of Shogi pieces on the board and the recognizer of Shogi pieces beside the board. This system achieves 90% detection of the board by LSD, 99% recognition of pieces on a board by CNN, 73% precision of pieces and 97% recall of pieces beside the board by YOLOv3. We are availing this system for free. There remains work to improve the performance through accumulating data and analyzing problems revealed. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 将棋 / / / / / |
| （英） | Machine Learning / Convolutional Neural Network / Shogi / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 235, PRMU2019-33, pp. 11-15, 2019年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2019-33 | |
| 発行日 | 2019-10-11 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2019-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2019-10-18 - 2019-10-19 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMU技術の最前線俯瞰、クロス/ マルチモーダルな認識理解、深層学習 |
| 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 | 2019-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スマートフォンで撮影された将棋局面画像の認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recognition of a Shogi phase image taken with a smartphone |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 将棋 / Shogi |
| 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） | 佐藤 旭 / Akira Sato / サトウ アキラ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森住 啓 / Kei Morizumi / モリズミ ケイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 郁子 / Ikuko Shimizu / シミズ イクコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 正樹 / Masaki Nakagawa / ナカガワ マサキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-18 10:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2019-33 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.235 |
| ページ範囲 | pp.11-15 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-10-11 (PRMU) |
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