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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-05 14:50 建物認識のための画像特徴量による大学キャンパス画像の領域分割 ○山西健太・服部 峻・鈴木幸司（室蘭工大）  IE2017-51 |
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| 抄録 | （和） | 大学キャンパスから取得した自然画像から建物を認識する研究を行っている. しかし, キャンパスの画像には木や芝生などの自然物, 自動車や自転車, 道路などの人工物, 人物などの様々な物体が含まれており, 建物の認識を困難にしている. このため, 本研究では大学キャンパスに含まれている物体をベースに画像特徴量を用いて領域分割について検討した. ガボール特徴とSVM を使用して教師あり領域分割を, SGF を使用して教師なし領域分割をそれぞれ行い, 結果を検討した. また, 本研究ではカラー画像をグレースケールに変換してから領域分割を行う. 2 種類の変換手法(Luminance, MSB) で実験を行い, グレースケールへの変換手法による違いについても結果を検討した. その結果, 教師あり領域分割については学習データとして使用していない画像では満足に分割出来ていない結果となった. 教師なし領域分割についてはLuminance の場合, MSB の場合のどちらの場合でも大まかに領域分割出来た. |
| （英） | We have been studying building recognition in natural images by taking picture in a college campus. Itis difficult to recognize buildings accurately because the campus image contains various objects other than buildings in a campus such as people, trees, grass, cars, bicycles and roads. We therefore carried out an image segmentation using image features for accurate building recognition. Two segmentation algorithms were examined: (1) supervised segmentation using Gabor features and a support vector machine and (2) unsupervised segmentation using statistical geometrical features. Segmentation was carried out after converting a color image to a gray scale image. An effective gray scale conversion for image segmentation was also investigated. Computational experiments showed that the supervised segmentation was not able to divide the test images (which were not used to train SVM) satisfactorily. On the other hand, the unsupervised segmentation was able to divide the test images roughly in both cases of luminance and MSB conversion, respectively. | |
| キーワード | （和） | SGF / ガボール特徴 / 画像特徴量 / 領域分割 / グレースケール変換 / SVM / / |
| （英） | SGF / Gabor feature / image features / region segmentation / Gray scale conversion / SVM / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 228, IE2017-51, pp. 25-30, 2017年10月. | |
| 資料番号 | IE2017-51 | |
| 発行日 | 2017-09-28 (IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | IE2017-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2017-10-05 - 2017-10-06 |
| 開催地（和） | 長崎総合科学大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 感性とメディアおよび高精細度画像処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2017-10-IE-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 建物認識のための画像特徴量による大学キャンパス画像の領域分割 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Segmentation of Campus Images based on Image Features for Building Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SGF / SGF |
| キーワード(2)（和/英） | ガボール特徴 / Gabor feature |
| キーワード(3)（和/英） | 画像特徴量 / image features |
| キーワード(4)（和/英） | 領域分割 / region segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | グレースケール変換 / Gray scale conversion |
| キーワード(6)（和/英） | SVM / SVM |
| 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） | 山西 健太 / Kenta Yamanishi / ヤマニシ ケンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran-IT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 峻 / Shun Hattori / ハットリ シュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran-IT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 幸司 / Yukinori Suzuki / スズキ ユキノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学 (略称： 室蘭工大) Muroran Institute of Technology (略称： Muroran-IT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-05 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IE2017-51 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.228 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-09-28 (IE) |
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