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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-18 13:30 誤検出画像を学習データとする多要素深層学習 ～ ナンバープレート認識における有効性 ～ ○大関和夫・木戸嘉一・平川 豊（芝浦工大）・シュナイダー シュテファン（ケンプテン大）  BioX2017-40 PRMU2017-176 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習では，学習性能を向上させるため,前処理や，複数の識別器を組み合わせる工夫がなされている．一式の学習を超えた要素を有するためと推測できる．そこで，複数認識要素を低損失で組み合わせる構成を検討する．事前のカテゴリ分類法は，以後の学習範囲を狭める効果が期待される．正/負判定の後段に，FalsePositive/FalseNegative除去に特化した要素を組合せることは，後段の精度が高ければ,有効と考えられる．また，各後段では，誤検出，未検出されたデータのみを集めたデータサブセットの一部を学習用に使用する方式も検討した．これらの組合せによりナンバープレート認識実験を行い，Caltechデータで最高性能を達成した． |
| （英） | In deep learning, in order to improve learning performance, preprocessing and ingenuity to combine a plurality of discriminators are performed. It can be inferred that it has elements exceeding the set of learning. Therefore, a configuration to combine multiple recognition elements with low loss will be studied. The advance category classification method is expected to narrow the scope of learning in the next stage. Combining elements specialized for FalsePositive/FalseNegative removal after the positive/negative determination is considered to be effective if the accuracy of the subsequent stage is high. We conducted a license plate recognition experiment by combining these and achieved the best performance for Caltech data. | |
| キーワード | （和） | ２段階 / 誤差修復 / 再学習 / ナンバープレート / / / / |
| （英） | Two-stage / Error Correction / Re-Learning / License Plate / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 514, PRMU2017-176, pp. 25-30, 2018年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-176 | |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) | |
| 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 | BioX2017-40 PRMU2017-176 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU BioX |
| 開催期間 | 2018-03-18 - 2018-03-19 |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| 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 | 2018-03-PRMU-BioX |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 誤検出画像を学習データとする多要素深層学習 |
| サブタイトル（和） | ナンバープレート認識における有効性 |
| タイトル（英） | Multi-Element Deep Learning Using False Detection Images for Training Set |
| サブタイトル（英） | Effective For License Plate Detection |
| キーワード(1)（和/英） | ２段階 / Two-stage |
| キーワード(2)（和/英） | 誤差修復 / Error Correction |
| キーワード(3)（和/英） | 再学習 / Re-Learning |
| キーワード(4)（和/英） | ナンバープレート / License Plate |
| 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） | 大関 和夫 / Kazuo Ohzeki / オオゼキ カズオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木戸 嘉一 / Yoshikazu Kido / キド ヨシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平川 豊 / Yutaka Hirakawa / ヒラカワ ユタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | シュナイダー シュテファン / Stefan Schneider / シュナイダー シュテファン |
| 第4著者 所属（和/英） | ケンプテン大学 (略称： ケンプテン大) University of Applied Sciences, Kempten (略称： UAS Kempten) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-18 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | BioX2017-40, PRMU2017-176 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.513(BioX), no.514(PRMU) |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
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