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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 16:40 学習ベースの局所特徴対応付け手法のための学習データ自動収集に関する基礎検討 ○久徳遙矢・秋田時彦・三田誠一（豊田工大）  PRMU2020-101 |
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| 抄録 | （和） | 近年，機械学習に基づく局所特徴量算出および対応付け手法が提案されている． しかし，学習のための局所特徴点の正しい対応を人手で付与することは非常に困難である． 加えて，単純な幾何的制約では誤った対応の除去には不十分である． ここで報告者はこれまでに，車載カメラ映像を対象とし，車両移動の性質およびエピポーラ幾何に基づく画像間距離について提案してきた． そこで本報告では，この画像間距離を応用した制約による高品質な学習用対応点群の自動収集手法に関し，基礎的な検討を加えた結果について報告する． |
| （英） | Recently, local feature extraction and making correspondence methods based on machine learning have been proposed. However, it is very difficult to manually annotate the correct correspondence of local feature points for machine learning. In addition, simple geometric constraints are not sufficient to avoid false correspondence. Here, we have proposed the distance between in-vehicle camera images based on epipolar geometry and the property of vehicle movement. This report presents the results of a basic study on a method for automatic labeling method of high-quality learning data based on the above constraints. |
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| キーワード | （和） | 局所特徴 / 自動データ収集 / エピポーラ幾何 / 機械学習 / / / / |
| （英） | local feature / automatic data labeling / epipolar geometry / machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-101, pp. 181-186, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-101 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (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 | PRMU2020-101 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習ベースの局所特徴対応付け手法のための学習データ自動収集に関する基礎検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Basic Study on Automated Data Labeling for Machine Learning-based Local Image Features Matcher |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 局所特徴 / local feature |
| キーワード(2)（和/英） | 自動データ収集 / automatic data labeling |
| キーワード(3)（和/英） | エピポーラ幾何 / epipolar geometry |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 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） | 久徳 遙矢 / Haruya Kyutoku / キュウトク ハルヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊田工業大学 (略称： 豊田工大) Toyota Technological Institute (略称： Toyota Tech. Inst.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋田 時彦 / Tokihiko Akita / アキタ トキヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊田工業大学 (略称： 豊田工大) Toyota Technological Institute (略称： Toyota Tech. Inst.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三田 誠一 / Seiichi Mita / ミタ セイイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 豊田工業大学 (略称： 豊田工大) Toyota Technological Institute (略称： Toyota Tech. Inst.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 16:40:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-101 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.181-186 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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