| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 5k |
| セッション名 |
| パターン認識応用 |
| 講演日 |
| 2019/09/04 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 B棟 B21 |
| 講演番号 |
| H-019 |
| タイトル |
| DNNによる星座画像識別の困難さとその解消法 |
| 著者名 |
| 黒田修二郎, 和田俊和, |
| キーワード |
| Deep Neural Network, Convolutional Neural Network, Image Recognition, 画像識別, ニューラルネットワーク |
| 抄録 |
| 近年、Deep Neural Network（以降DNN）がコンピュータビジョンの分野の様々なタスクで高い精度を示している。本研究では、画像分類を行うDNNであるConvolutional Neural Network（以降CNN）を扱い、識別困難な対象の一例の提示と、識別困難な対象の画像に対して画像変換を行い、識別に必要であろう特徴を付与することで、識別精度が向上することを示す。本研究においては識別困難な対象として星座を取り上げ、画像変換には画素間の距離を用いた輝度値の変換を行うことで、CNNモデルの一種であるVGG-16のFine Tuningによる識別精度向上の結果を示す。 |
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