| 講演名 | 2019-10-18 スマートフォンで撮影された将棋局面画像の認識 佐藤 旭(東京農工大), 森住 啓(東京農工大), 清水 郁子(東京農工大), 中川 正樹(東京農工大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿は，スマートフォンで撮影され，サーバに転送された将棋局面画像の認識について報告する．昨今の将棋ブームの中で，将棋AIと呼ばれる対局や検討を行うソフトウェアの話題が上がることも多い．将棋の検討を行うソフトウェアを使用するためには，そこに現実の盤面を再現する必要がある．しかし，この工程には作業と時間を要する．そこで，本システムはその自動化を狙う．本システムは，将棋盤の枠の検出，盤上の駒の認識，持ち駒の認識の3段階からなり，将棋盤の枠検出にはLSDを用いて90%，盤上の駒の認識はCNNによって99%，持ち駒の認識についてはYOLOv3を使い，適合率73%，再現率97%を達成した．現在，本システムを無償公開しており，データの蓄積と問題点の分析を行って，一層の改善を図ることが今後の課題である． |
| 抄録(英) | This paper reports recognition of Shogi phase images captured by a smartphone and transferred to our server. In these days, Shogi is played by a lot of people and some “Shogi AI” are available for evaluating Shogi phases. In order to use them, however, the users must input configurations of pieces in a Shogi phase to them, which takes time and effort. Our system is aimed to solve this problem. It has three parts: the detector of a Shogi board, the recognizer of Shogi pieces on the board and the recognizer of Shogi pieces beside the board. This system achieves 90% detection of the board by LSD, 99% recognition of pieces on a board by CNN, 73% precision of pieces and 97% recall of pieces beside the board by YOLOv3. We are availing this system for free. There remains work to improve the performance through accumulating data and analyzing problems revealed. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 将棋 |
| キーワード(英) | Machine Learning / Convolutional Neural Network / Shogi |
| 資料番号 | PRMU2019-33 |
| 発行日 | 2019-10-11 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
|---|---|
| 開催期間 | 2019/10/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMU技術の最前線俯瞰、クロス/ マルチモーダルな認識理解、深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 玉木 徹(広島大) / 木村 昭悟(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Akisato Kimura(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス) |
| 幹事氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(OMRON SINICX) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内田 祐介(DeNA) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Uchida(DeNA) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スマートフォンで撮影された将棋局面画像の認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recognition of a Shogi phase image taken with a smartphone |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 将棋 / Shogi |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 旭 / Akira Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 森住 啓 / Kei Morizumi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 清水 郁子 / Ikuko Shimizu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中川 正樹 / Masaki Nakagawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 発表年月日 | 2019-10-18 |
| 資料番号 | PRMU2019-33 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-235 |
| ページ範囲 | pp.11-15(PRMU), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-10-11 (PRMU) |