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No 257166
標題(和) ニューラルネットワークを用いた画像中の人工物と自然物の分類
標題(英) Classification of man-made objects and nature-made objects in images using neural networks
研究会名(和) 通信方式, 画像工学, オーディオビジュアル複合情報処理, 放送技術
研究会名(英) Communication Systems, Image Engineering, Audio Visual and Multimedia Information Processing, Broadcasting Technology
開催年月日 2018-11-29
終了年月日 2018-11-30
会議種別コード 5
共催団体名(和)
資料番号 CS2018-84, IE2018-63
抄録(和) 人工物と自然物を分類することによって画像の大まかな領域分割を行うことができ,物体認識の精度向上が期待できる.このため,本論文では画像をブロックに分割し,画像ブロックごとに独立成分分析(ICA)とニューラルネットワークを適用することで自然画像中の人工物と自然物の分類を行った.ICAは人工物の幾何学的特徴を捉えることができることから,分類に有効だと考えられる.人工物の画像ブロックと自然物の画像ブロックのICA基底をそれぞれ求め,任意の画像ブロックを基底の線形結合によって復元し,基底との結合係数を分類の特徴量とした.人工物の画像ブロックについて,人工物と自然物の基底から求めた結合係数をニューラルネットワークで学習を行い,自然物の画像ブロックを基に作成した結合係数についても同様に学習を行うことで分類用のネットワークを構築し.さらに人工物と自然物が混在している自然画像をブロック分割し,画像ブロックごとにニューラルネットワークで分類を行い,分類の精度を目視による分類結果と比較した.結果,90%以上の精度で分類することができた.
抄録(英) Classification of objects into man-made objects and nature-made objects is important for accurate recognition of objects in natural images. We studied classification using ICA (Independent Component Analysis) and neural network in the present study. For classification, an image is divided into image blocks (block of pixels). ICA is useful for classification since it is able to catch geometrical features of man-made objects. ICA bases were computed from blocks of man-made objects and image blocks of nature-made objects. An image blocks is reconstructed by linear combination of ICA bases. Weights of coefficients were used to reconstruct image blocks from ICA bases as feature for classification. For image blocks of man-made objects, weights of coefficients were computed by using both ICA bases obtained from man-made objects and ICA bases obtained from nature-made objects. These weight of coefficients were learned by a neural network. In the same manner, for image blocks of nature-made objects, weights of coefficients were also learned by the neural network. We also prepare image blocks for the test. We carried out classification experiments using natural images in which there were both man-made objects and nature-made objects. The ground truth was made by visual inspection. As a result of experiment, classification accuracy was more than 90%.
収録資料名(和) 電子情報通信学会技術研究報告
収録資料の巻号 Vol.118, No.328,329
ページ開始 103
ページ終了 108
キーワード(和) 人工物,自然物,独立成分分析,ニューラルネットワーク,物体認識
キーワード(英) man-made objects,nature-made objects,ICA,Neural Network,object recognition
本文の言語 JPN
著者(和) 渡部圭祐
著者(ヨミ) ワタナベ ケイスケ
著者(英) Keisuke Watanabe
所属機関(和) 室蘭工業大学
所属機関(英) Muroran Institute of Technology
著者(和) 鈴木幸司
著者(ヨミ) スズキ ユキノリ
著者(英) Yukinori Suzuki
所属機関(和) 室蘭工業大学
所属機関(英) Muroran Institute of Technology

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