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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-24 10:10 CNNを用いたカラーハーフトーン画像に対する照合精度の向上 ○松岡雄斗・今泉祥子・堀内隆彦（千葉大）  SIS2021-3 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，CMYK のカラーハーフトーン画像に対して，畳込みニューラルネットワーク (CNN) を適用する ことで，目視照合結果に対する照合精度を向上させる手法を提案する.異なる OS・プリンタドライバから生成される CMYK のカラーハーフトーン画像について，同一であることが求められる一方で，RGB から CMYK への変換にあた り，目視による違いが生じ得る.従来では，異なる環境下で出力される画像の照合は目視で行われてきたが，この作業 は膨大な労力を費やすという課題が生じる.そこで，提案法では， CNN の一つである VGG16 を用いて学習すること で，照合精度の向上を図る.シミュレーションにより，提案法は従来法と比較して，より目視に近い照合結果が得られ ることを確認する. |
| （英） | In this paper, we propose an automatic collation method, which improves the verification accuracy against visual comparison results, for CMYK color halftone images by using convolutional neural network (CNN). It is re- quired to obtain identical outputs from a single printer regardless of the version of operation systems (OSs) or printer driver. However, in practical, some difference might be perceptually caused in a pair of output images when an RGB image is converted to a CMYK color halftone image. Conventionally, such output images have been manually checked. This task, however, requires a great deal of effort. Therefore, the proposed method adopts VGG16, which is a typical model of CNN, for learning the results based on visual comparison. We evaluate the collation accuracy of the proposed method compared with the conventional method. | |
| キーワード | （和） | カラーハーフトーン画像 / CNN / VGG16 / 自動照合 / / / / |
| （英） | color halftone images / CNN / VGG16 / automatic collation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 73, SIS2021-3, pp. 13-18, 2021年6月. | |
| 資料番号 | SIS2021-3 | |
| 発行日 | 2021-06-17 (SIS) | |
| 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 | SIS2021-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS IPSJ-AVM |
| 開催期間 | 2021-06-24 - 2021-06-24 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Embedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2021-06-SIS-AVM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNを用いたカラーハーフトーン画像に対する照合精度の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Verification Accuracy Using CNN for Color Halftone Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カラーハーフトーン画像 / color halftone images |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | VGG16 / VGG16 |
| キーワード(4)（和/英） | 自動照合 / automatic collation |
| 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） | 松岡 雄斗 / Yuto Matsuoka / マツオカ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今泉 祥子 / Shoko Imaizumi / イマイズミ ショウコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀内 隆彦 / Takahiko Horiuchi / ホリウチ タカヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-24 10:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.73 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-17 (SIS) |
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