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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-19 09:45 アクティブ音響センシングによるセマンティックセグメンテーション結果の推定 ○森 太紀・本間純平・米澤祥吾・小玉星弥・入江 豪（東京理科大）  PRMU2024-53 |
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| 抄録 | （和） | セマンティックセグメンテーションは，カメラに写る情景を包括的に認識する技術として広く活用されている一方，視認性の悪い空間や撮影が禁止されている空間では使用できないという問題がある．この問題を回避する代案として，マイクにより収音した音を用いてセマンティックセグメンテーション結果を推定するアプローチが検討されている．従来，音源自体が発する音（例えば人の声）を手掛かりにセグメンテーション結果を推定するパッシブ音響センシングに基づく方式が模索されてきた．しかしこの方式では，それ自体が音を発しない非音源物体には対応できず，また形状の推定精度が低下しやすいという問題があった．本研究では，アクティブ音響センシングによるアプローチを検討する．能動的に音を発して反響音を得るため，非音源物体も対象とすることができ，また形状に関する手がかりを得やすいという利点がある．実験の結果，パッシブ音響センシングを用いた場合よりも高い推定精度が得られることを示す．また，データ拡張法の導入によってさらなる精度改善が可能であることも示す． |
| （英） | Semantic segmentation plays a crucial role in understanding scenes captured by cameras. However, it becomes infeasible in environments with poor visibility or where photography is restricted. An alternative approach is to infer semantic segmentation from sound captured by microphones. Prior studies have explored passive acoustic sensing, which relies on naturally occurring sounds (e.g., human voices) to estimate segmentation results. However, this method struggles to detect silent objects and inherently faces challenges in accurately estimating object shapes. In this study, we investigate active acoustic sensing, where controlled sound emissions enable object detection through echo analysis. This approach overcomes the limitations of passive sensing by capturing reflections from silent objects and providing richer shape-related cues. Experimental results demonstrate that our approach significantly improves segmentation accuracy compared to the passive counterpart. Furthermore, we show that accuracy can be further enhanced through a customized data augmentation technique. | |
| キーワード | （和） | アクティブ音響センシング / データ拡張 / セマンティックセグメンテーション / / / / / |
| （英） | active acoustic sensing / data augmentation / semantic segmentation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 445, PRMU2024-53, pp. 41-46, 2025年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2024-53 | |
| 発行日 | 2025-03-11 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2024-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IBISML |
| 開催期間 | 2025-03-18 - 2025-03-19 |
| 開催地（和） | 滋賀大学 彦根キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 基盤モデルとその応用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習一般 (IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2025-03-PRMU-CVIM-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アクティブ音響センシングによるセマンティックセグメンテーション結果の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Active Acoustic Sensing for Predicting Semantic Segmentation Results |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アクティブ音響センシング / active acoustic sensing |
| キーワード(2)（和/英） | データ拡張 / data augmentation |
| キーワード(3)（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(4)（和/英） | / |
| 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 太紀 / Taiki Mori / モリ タイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本間 純平 / Junpei Honma / ホンマ ジュンペイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 米澤 祥吾 / Shogo Yonezawa / ヨネザワ ショウゴ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小玉 星弥 / Seiya Kodama / コダマ セイヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 入江 豪 / Go Irie / イリエ ゴウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-19 09:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2024-53 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.445 |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-03-11 (PRMU) |
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