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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-10 18:30 デジタルツイン構築のための脳の認知機構を用いたオブジェクト認識手法の実装及び評価 ○久保快斗・関 良我・小南大智・下西英之・村田正幸（阪大）・藤若雅也（NEC）  CQ2021-125 |
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| 抄録 | （和） | 実世界上の人や物体などのオブジェクトをセンシングしてリアルタイムに3 次元のデジタルデータとして仮想世界上に表現するデジタルツインの構築が望まれている．デジタルツインの実現における課題としてリアルタイム，高精度なオブジェクト認識があげられる．しかし現実的には100% の精度でオブジェクトを認識することは困難である．そこで我々の研究グループでは，誤差を含んだ形で仮想世界上の存在を表現する，確率的デジタルツインの実現を目指している．人の脳が行う情報処理に倣った確率的なデジタルツインの構築のために，これまでに，脳の情報処理モデルの一つであるBayesian attractor model (BAM) に基づくオブジェクト認識技術を開発してきた．本報告では，BAM によるオブジェクト認識を行うために与える特徴量を，動画像からBAM の処理に適した形式で抽出する手法を実装および評価する．結果として、バウンディングボックス位置の推定精度指標であるIntersection overUnion (IoU) が平均0.444 であった際，BAM によるオブジェクト認識精度が54.36% となることを示した． |
| （英） | It is desired to construct a digital twin that can sense objects such as people and objects in the real world and represent them in the virtual world in real time. In our previous work, we developed an object recognition method based on the Bayesian attractor model (BAM), which mimics the information processing of the human brain. In this paper, we propose a method for extracting features for the BAM-based object recognition from video images in a format suitable for BAM processing. By using the proposed method, when the intersection over union (IoU), which is the accuracy index of bounding-box estimation, is 0.444, the object recognition accuracy of the BAM is 54.36%. |
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| キーワード | （和） | デジタルツイン / ゆらぎ学習 / ベイズ推定 / 機械学習 / Siamese Network / Siamese RPN / / |
| （英） | Digital Twin / Yuragi Learning / Bayesian Inference / Machine Learning / Siamese Network / Siamese RPN / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 421, CQ2021-125, pp. 136-141, 2022年3月. | |
| 資料番号 | CQ2021-125 | |
| 発行日 | 2022-03-02 (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 | CQ2021-125 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ IMQ MVE IE |
| 開催期間 | 2022-03-09 - 2022-03-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 (Zoom) |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | 変化する生活での五感に訴えるオンラインメディアとその評価、および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2022-03-CQ-IMQ-MVE-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | デジタルツイン構築のための脳の認知機構を用いたオブジェクト認識手法の実装及び評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation and evaluation of an object recognition method for Digital Twin using cognitive mechanism of the Brain |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルツイン / Digital Twin |
| キーワード(2)（和/英） | ゆらぎ学習 / Yuragi Learning |
| キーワード(3)（和/英） | ベイズ推定 / Bayesian Inference |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | Siamese Network / Siamese Network |
| キーワード(6)（和/英） | Siamese RPN / Siamese RPN |
| 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） | 久保 快斗 / Kaito Kubo / クボ カイト |
| 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） | 関 良我 / Ryoga Seki / セキ リョウガ |
| 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） | 小南 大智 / Daichi Kominiami / コミナミ ダイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤若 雅也 / Masaya Fujiwaka / フジワカ マサヤ |
| 第6著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-10 18:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2021-125 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.421 |
| ページ範囲 | pp.136-141 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-02 (CQ) |
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