| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2011-03-07 13:20 言語情報を利用したシーン推定に基づく物体認識 ○大浦 修・萩原将文（慶大）  NC2010-135 |
|
| 抄録 | （和） | 本論文では、言語情報を利用したシーン推定に基づく物体認識手法を提案する。最初に物体認識が行われ、 この結果を元にシーンを推定し、得られたシーンを物体認識結果にフィードバックする事で、より尤もらしい物体認 識結果を得る事が出来る。まず、入力画像に対して最初の物体認識が行われる。次に、認識された物体とシーンの間 でニューラルネットワークが構成されシーン推定が行なわれる。そして、それぞれのシーンにおいてフィードバック が行われる。この方法でフィードバックを行った後それぞれのシーンの確信度が算出される。最後に、今までのフィー ドバック結果からシーン確信度を利用し、一番尤もらしい物体認識結果が出力される。評価実験からフィードバック を行う事で物体認識の精度が向上し、フィードバックの有効性が確認された。 |
| （英） | In this paper, we propose a new method of object recognition using a language resource based on scene estimation. First, object recognition is performed and the scene is estimated using the object recognition. Then the result of the scene recognition is feedbacked to use in the next object recognition. In the rst step, object recognition is performed for an input image. In the second step, two-layer neural network is composed. In the third step, feedback is carried out. Con dence score for each scene is calculated for each feedback. In the last step, the most plausible object recognition result is output using the con dence scores. We carried out experiments. It has shown that the object recognition performance is greatly improved by the proposed feedback mechanism. |
|
| キーワード | （和） | 物体認識 / ニューラルネットワーク / コンテクスト / Google N-gram / / / / |
| （英） | Image Recognition / Neural Network / Context / Google N-gram / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 461, NC2010-135, pp. 47-52, 2011年3月. | |
| 資料番号 | NC2010-135 | |
| 発行日 | 2011-02-28 (NC) | |
| 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 | NC2010-135 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2011-03-07 - 2011-03-09 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2011-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 言語情報を利用したシーン推定に基づく物体認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Recognition Using Language Resource Based on Scene Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / Image Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | コンテクスト / Context |
| キーワード(4)（和/英） | Google N-gram / Google N-gram |
| 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） | 大浦 修 / Osamu Oura / オオウラ オサム |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 萩原 将文 / Masafumi Hagiwara / |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2011-03-07 13:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2010-135 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.461 |
| ページ範囲 | pp.47-52 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2011-02-28 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]