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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-15 10:30 3次元物体分類のための局所的特徴を考慮した点群ダウンサンプリング手法 ○杉本遼太・金井謙治・牧 しほり・甲藤二郎（早大）  IMQ2023-70 IE2023-125 MVE2023-99 |
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| 抄録 | （和） | 近年, 3次元空間認識のために点群データの活用が検討されている. また, 点群データ量に起因する処理負荷低減のために前処理としてダウンサンプリングを適用することが多い. しかし, 既存手法の多くは後段の点群処理とは独立し, 精度劣化を考慮しない. 一方, 後段処理を考慮した手法においても, 全体形状の保持を優先し, 局所的形状の損失による精度劣化が課題となる. 本研究では, 3次元点群のクラス分類処理を後段処理とし, 処理時間および精度劣化を抑制したダウンサンプリング手法の提案を行う. 具体的には, 深層学習ベースのダウンサンプリング手法であるSampleNetの学習点群に対して, 局所領域の点密度を増加した手法について性能評価を行う. 提案手法によって, 局所的特徴を考慮した学習を行うことで, 処理負荷および分類精度の向上に寄与する. |
| （英） | In recent years, use of point cloud data has been considered for 3D spatial recognition. To reduce processing load caused by the amount of point cloud data, down-sampling is often applied as a pre-processing step. However, most of the existing methods do not take care of subsequent stages of point cloud processing and final accuracy degradation. Some methods consider the subsequent processing and prioritize preservation of the overall geometry, but the loss of local geometry sometimes causes accuracy degradation. In this study, we therefore propose a down-sampling method that suppresses both processing time and accuracy degradation by using class classification process of 3D point clouds as a post-processing step. Specifically, we evaluate the performance of a method in which the point density of local regions is increased for the training point cloud of SampleNet, a deep learning-based downsampling method. The proposed method improves the processing load and classification accuracy by considering local features. | |
| キーワード | （和） | 点群 / ダウンサンプリング / 深層学習 / 局所的特徴量 / / / / |
| （英） | Point Cloud / Downsampling / Deep Learning / Local Features / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-125, pp. 313-318, 2024年3月. | |
| 資料番号 | IE2023-125 | |
| 発行日 | 2024-03-06 (IMQ, IE, MVE) | |
| 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 | IMQ2023-70 IE2023-125 MVE2023-99 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE MVE CQ IMQ |
| 開催期間 | 2024-03-13 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Sangyo Shien Center |
| テーマ（和） | 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（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2024-03-IE-MVE-CQ-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 3次元物体分類のための局所的特徴を考慮した点群ダウンサンプリング手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Point Cloud Downsampling Method Considering Local Features for 3D Object Classification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 点群 / Point Cloud |
| キーワード(2)（和/英） | ダウンサンプリング / Downsampling |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 局所的特徴量 / Local Features |
| 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） | 杉本 遼太 / Ryota Sugimoto / スギモト リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金井 謙治 / Kenji Kanai / カナイ ケンジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牧 しほり / Shiori Maki / マキ シオリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-15 10:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2023-70, IE2023-125, MVE2023-99 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.430(IMQ), no.432(IE), no.433(MVE) |
| ページ範囲 | pp.313-318 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-03-06 (IMQ, IE, MVE) |
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