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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-27 16:05 実空間確率場表現に基づく三次元点群物体の推定手法の提案と評価 ○佐藤広章・荒川伸一・村田正幸（阪大）  CQ2021-83 |
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| 抄録 | （和） | 遠隔地の実空間情報を利用した新しいネットワークサービスの登場が期待されている。実空間情報を利用 したサービスの高度化のためには、実空間情報から実空間を理解することが重要であり、そのために機械学習を用い た物体識別技術の導入が進められている。本稿では、実空間の情報を機械学習等を用いて確定的に識別するのではな く、実空間を物体の確率的な重ね合わせの場として表現することに取り組んだ。多数のデータから実空間上に存在す る物体の位置関係に対して隣接情報を取得し、実空間上の物体隣接にどのような相関関係があるかを統計的に求め、 人間が経験的に備える実空間の知識情報を構築した。次に、機械学習による物体識別結果に対して、実空間の知識情 報を加えて物体を推定する手法を考案した。評価の結果、機械学習による物体識別の確度が低い場合に推定精度が向 上することがわかった。 |
| （英） | New network services are expected to emerge using real spatial information in remote areas. For the advancement of services, it is important to understand real space from real spatial information, and for this purpose, object identification technology using machine learning is being introduced. In this paper, we have tried to represent real space as a field of probabilistic superposition of objects, instead of directly identifying real space information using machine learning techniques. We obtain neighboring information based on the positional relationships of objects in real space from a dataset used by the machine learning. Then, we propose a method of estimating objects by adding empirical knowledge information of real space to the object identification results. Our results show that predictions are changed by adapted empirical knowledge information and the estimation accuracy is improved when the confidence by the machine learning is not high. | |
| キーワード | （和） | 点群データ / 確率場表現 / 物体識別 / 深層学習 / セマンティックセグメンテーション / ベイズ推定 / / |
| （英） | point cloud / random field representation / object detection / deep learning / semantic segmentation / Bayesian estimation / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 357, CQ2021-83, pp. 39-44, 2022年1月. | |
| 資料番号 | CQ2021-83 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) | |
| 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 | CQ2021-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | 金沢（石川県） |
| 開催地（英） | Kanazawa（Ishikawa Pref.） |
| テーマ（和） | AR/VR，放送サービス，映像/音声サービスの品質，高臨場感，ユーザ行動/心理，ユーザ体験，メディア品質，ネットワークの品質・QoS制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，機械学習，ビデオコミュニケーション，一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2022-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 実空間確率場表現に基づく三次元点群物体の推定手法の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal and evaluation of 3D-point object estimation method based on probability space representation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 点群データ / point cloud |
| キーワード(2)（和/英） | 確率場表現 / random field representation |
| キーワード(3)（和/英） | 物体識別 / object detection |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（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(6)（和/英） | ベイズ推定 / Bayesian estimation |
| 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 広章 / Hiroaki Sato / サトウ ヒロアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒川 伸一 / Shin'ichi Arakawa / アラカワ シンイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-27 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2021-83 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.357 |
| ページ範囲 | pp.39-44 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) |
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