| 講演名 | 2020-03-17 訓練画像セットの非対称性を用いた対象領域抽出 中村 凌(福岡大), 植田 祥明(福岡大), 藤木 淳(福岡大), 田中 勝(福岡大), |
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| 抄録(和) | 機械学習を用いて対象領域を抽出するためには各ピクセル毎に教師ラベルを与える必要がある.各ピクセ ル毎に教師ラベルを与える作業は非常に労力がかかる作業である.そこで本稿は非識別対象を高精度で識別すること により各ピクセル毎のラベル付をせずに識別対象の領域抽出を行う手法を提案する.この手法では，訓練画像セット をそのまま入力とせず訓練画像セットから小さなパッチを複数枚切り出し，それを入力として識別器の学習を行う. 学習した識別器は抽出したい画像に対してラスタースキャンを用いて識別割合を求めることで対象領域を抽出する. その際，非識別対象を高精度で識別する必要があるが訓練画像セットの非対称性を用いることで識別バイアスを利用 し，非識別対象を高精度で識別することにより識別対象の領域抽出を行う.また，識別割合を αch の画像とすること で可視化を行う. |
| 抄録(英) | In order to extract an object region using machine learning, it is necessary to give a teacher label to each pixel. Providing a teacher label for each pixel is a very laborious task. In this paper, we propose a method to extract an area of an unidentified object without labeling every pixel by identifying the unidentified object with high precision. In this method, the training image set is not input as it is, but plural small patches are extracted from the training image set, and the discriminator is learned by using them as input. The learned discriminator extracts an object region by obtaining a discrimination ratio by using raster scan for an image to be extracted. At that time, though it is necessary to discriminate the non-discrimination object with high precision, by using the asymmetry of the training image set, the discrimination bias is utilized, and by discriminating the non-discrimination object with high precision, the region extraction of the discrimination object is carried out. And, visualization is carried out by making the identification ratio to be an image of αch. |
| キーワード(和) | BTD / 対象領域抽出 |
| キーワード(英) | BTD / Object area extraction |
| 資料番号 | PRMU2019-88 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2020/3/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 安全安心、セキュリティ・防災 |
| 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 / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 訓練画像セットの非対称性を用いた対象領域抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Object area extraction with biased training data set |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | BTD / BTD |
| キーワード(2)（和/英） | 対象領域抽出 / Object area extraction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中村 凌 / Ryo Nakamura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 植田 祥明 / Yoshiaki Ueda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 藤木 淳 / Jun Fujiki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 田中 勝 / Masaru Tanaka |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 福岡大学(略称：福岡大) Fukuoka University(略称：Fukuoka Univ) |
| 発表年月日 | 2020-03-17 |
| 資料番号 | PRMU2019-88 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-481 |
| ページ範囲 | pp.115-119(PRMU), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-03-09 (PRMU) |