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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-30 14:25
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
渡部圭祐鈴木幸司室蘭工大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. 
(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%.
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 / / /  
(英) man-made objects / nature-made objects / ICA / Neural Network / object recognition / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 329, IE2018-63, pp. 105-110, 2018年11月.
資料番号 IE2018-63 
発行日 2018-11-22 (CS, 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 CS2018-84 IE2018-63

研究会情報
研究会 CS IE IPSJ-AVM ITE-BCT  
開催期間 2018-11-29 - 2018-11-30 
開催地(和) 徳島大学 工業会館 
開催地(英) Tokushima University (Memorial Hall of Almuni(Engineering)) 
テーマ(和) 画像符号化,通信・ストリーム技術,一般 
テーマ(英) Image coding, Communications and streaming technologies, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2018-11-CS-IE-AVM-BCT 
本文の言語 日本語 
タイトル(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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Classification of man-made objects and nature-made objects in images using neural network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 人工物 / man-made objects  
キーワード(2)(和/英) 自然物 / nature-made objects  
キーワード(3)(和/英) 独立成分分析 / ICA  
キーワード(4)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
キーワード(5)(和/英) 物体認識 / object recognition  
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) 渡部 圭祐 / Keisuke Watanabe / ワタナベ ケイスケ
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) 鈴木 幸司 / Yukinori Suzuki / スズキ ユキノリ
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)
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講演者
発表日時 2018-11-30 14:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IE 
資料番号 IEICE-CS2018-84,IEICE-IE2018-63 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.328(CS), no.329(IE) 
ページ範囲 pp.105-110 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CS-2018-11-22,IEICE-IE-2018-11-22 


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