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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-02-18 14:50 H.265/HEVCを考慮した3DCG符号化画像のセマンティックセグメンテーションのためのデータセットの作成とその評価 ○河畑則文（東京理科大）  ITS2020-30 IE2020-44 |
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| 抄録 | （和） | 画像の領域分割に関する研究の目的の一つとして，物体領域と背景領域を判別可能かどうかが挙げられる．我々は今までに物体領域と背景領域に符号化劣化が生じた場合の多視点裸眼3DCG画像の品質評価について研究を行った．結果として，主観的な品質評価に関する部分は十分な検証が得られたが，客観的な品質評価に関する検証はデータマイニングによる推定によるものだった．一方，深層学習の普及により，深層畳み込みニューラルネットワークを用いることが容易に可能となった．本研究では，H.265/HEVC符号化を考慮した3DCG画像のセマンティックセグメンテーションを高効率に行うために，適したデータセット及びプラットフォームの作成，提案，評価，考察を行った． |
| （英） | As one of purpose of study on image segmentation, we are able to consider whether between object and background region can be judged or not. Thus far, we studied on multi-view 3D CG image quality assessment in the case of occurring the coded degradation for object or background region with 8 viewpoints parallax barrier method. As a result, it is enough to obtain knowledge for subjective quality assessment. However, for objective quality assessment, this is estimation by using data mining. On the other hand, by spreading of deep learning theory, we are able to use deep convolutional neural network easier comparatively. In this paper, we produced, proposed, evaluated, and discussed for data set and platform appropriately in order to carry out semantic segmentation with high efficiency of 3D CG images encoded and decoded by H.265/HEVC. | |
| キーワード | （和） | 学習用データ / 評価用データ / H.265/HEVC / JPEG / 深層畳み込みニューラルネットワーク / セマンティックセグメンテーション / 混同行列 / IoU |
| （英） | Learning Data / Evaluation Data / H.265/HEVC / JPEG / Deep Convolutional Neural Network / Semantic Segmentation / Confusion Matrix / Intersection over Union (IoU) | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 364, IE2020-44, pp. 19-24, 2021年2月. | |
| 資料番号 | IE2020-44 | |
| 発行日 | 2021-02-11 (ITS, 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 | ITS2020-30 IE2020-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2021-02-18 - 2021-02-19 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像処理および一般 |
| テーマ（英） | Image Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2021-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | H.265/HEVCを考慮した3DCG符号化画像のセマンティックセグメンテーションのためのデータセットの作成とその評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Production and Evaluation of Data Set for Semantic Segmentation of 3D CG Image by H.265/HEVC |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 学習用データ / Learning Data |
| キーワード(2)（和/英） | 評価用データ / Evaluation Data |
| キーワード(3)（和/英） | H.265/HEVC / H.265/HEVC |
| キーワード(4)（和/英） | JPEG / JPEG |
| キーワード(5)（和/英） | 深層畳み込みニューラルネットワーク / Deep Convolutional Neural Network |
| キーワード(6)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / Semantic Segmentation |
| キーワード(7)（和/英） | 混同行列 / Confusion Matrix |
| キーワード(8)（和/英） | IoU / Intersection over Union (IoU) |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-02-18 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2020-30, IE2020-44 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.363(ITS), no.364(IE) |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-11 (ITS, IE) |
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