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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-03 11:00 ガボールフィルタをCNNの前処理として用いた画像識別 ○森田耀仁・奥野弘嗣（阪工大）  MBE2022-32 NC2022-54 |
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| 抄録 | （和） | 画像データへの前処理は，convolutional neural network (CNN)を用いた画像識別において，識別精度向上のための重要なアプローチの一つである．本研究では，識別能力の高い生体視覚神経系で利用されている前処理のモデルであるガボールフィルタをCNNの前処理として利用した場合の画像識別能力の検証を行った．評価として，ガボールフィルタを前処理として用いた場合および前処理を行わない場合の識別結果の比較を行った．学習・推論に利用したデータセットは，小規模なデータセットであるSTL-10およびCIFAR-10である．結果が，特定のCNNのハイパーパラメータに依存したものとならないよう，多数のランダムに生成されたCNNに対する識別結果を評価した．結果は，前処理としてのガボールフィルタが識別精度を向上させることを示した． |
| （英） | Image preprocessing is a promising approach to improve accuracy in image classification using convolutional neural networks (CNNs). In this study, we focused on Gabor filters, which are the model of preprocessing in biological visual systems, and developed an image classification algorithm that uses these filters as preprocessing for CNNs. To evaluate this algorithm, we compared the results of the algorithms with and without image preprocessing that employs Gabor filters. The STL-10 and CIFAR-10 datasets were used for training and inference. We evaluated the averaged accuracy of CNNs whose hyperparameters were randomly determined so that the results are independent of the values of hyperparameters.The results showed that Gabor filtering increased the classification accuracy. | |
| キーワード | （和） | convolutional neural network / ガボールフィルタ / 画像識別 / bio-inspired / / / / |
| （英） | convolutional neural network / Gabor filter / image classification / bio-inspired / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 292, NC2022-54, pp. 43-46, 2022年12月. | |
| 資料番号 | NC2022-54 | |
| 発行日 | 2022-11-26 (MBE, NC) | |
| 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 | MBE2022-32 NC2022-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2022-12-03 - 2022-12-03 |
| 開催地（和） | 大阪電気通信大学 寝屋川キャンパス |
| 開催地（英） | Osaka Electro-Communication University |
| テーマ（和） | NC, ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, ME, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2022-12-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ガボールフィルタをCNNの前処理として用いた画像識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Classification Using Gabor Filters as Preprocessing for CNNs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | convolutional neural network / convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | ガボールフィルタ / Gabor filter |
| キーワード(3)（和/英） | 画像識別 / image classification |
| キーワード(4)（和/英） | bio-inspired / bio-inspired |
| 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） | 森田 耀仁 / Akito Morita / モリタ アキト |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： OIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 奥野 弘嗣 / Hirotsugu Okuno / オクノ ヒロツグ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： OIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-03 11:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | MBE2022-32, NC2022-54 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.291(MBE), no.292(NC) |
| ページ範囲 | pp.43-46 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-11-26 (MBE, NC) |
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