| 講演名 | 2020-03-06 深層学習を用いた映像解析のための高圧縮な動画像符号化手法 久保田 智規(富士通研), 中尾 鷹詔(富士通研), 吉田 英司(富士通研), |
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| 抄録(和) | 本稿では，深層学習を用いた映像解析のための高圧縮な動画像符号化手法を提案する．本手法では，符号化による画像の劣化がどの適度認識精度に影響を与えるかを解析し，認識に重要な画像部分は認識精度に影響しない程度の圧縮率で符号化，認識に不要な画像部分は高圧縮に符号化する．これにより，人間が視聴したり目視確認することを目的とした従来の動画像符号化の情報量割り当て手法に対して高圧縮を実現する． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a high-compression video coding method for video analysis using Deep Learning. The method analyzes effects for an accuracy of an inference caused by degradation of image by video coding, and image parts which are important for the accuracy are encoded with compression rate which does not affect the accuracy and image parts which are unnecessary for the accuracy are encoded with a high compression rate. As a result, high compression is realized in comparison with the method encodes for the purpose of human viewing or visual confirmation. |
| キーワード(和) | 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 映像解析 / 物体検出 / 画像圧縮 / 説明可能なAI |
| キーワード(英) | deep learning / convolutional neural network / video analysis / object detection / image compression / XAI |
| 資料番号 | IMQ2019-39,IE2019-121,MVE2019-60 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / IMQ / MVE / CQ |
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| 開催期間 | 2020/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学 戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | 五感メディア，マルチメディア，メディアエクスペリエンス， 映像符号化，イメージメディアの品質，ネットワークの品質 および信頼性，一般 （魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木全 英明(NTT) / 中口 俊哉(千葉大) / 間瀬 健二(名大) / 下西 英之(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Kimata(NTT) / Toshiya Nakaguchi(Chiba Univ.) / Kenji Mase(Nagoya Univ.) / Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 前田 充(キヤノン) / 魚森 謙也(阪大) / 井原 雅行(NTT) / 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Mitsuru Maeda(Canon) / Kenya Uomori(Osaka Univ.) / Masayuki Ihara(NTT) / Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 早瀬 和也(NTT) / 松尾 康孝(NHK) / 大橋 剛介(静岡大) / 齊藤 新一郎(ソニーセミコンダクタソリューションズ) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) / 大田 健紘(日本工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Hayase(NTT) / Yasutaka Matsuo(NHK) / Gosuke Ohashi(Shizuoka Univ.) / Shinichiro Saito(Sony Semiconductor Solutions) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) / Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 工藤 博章(名大) / 土田 勝(NTT) / 平井 経太(千葉大) / 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) / 佐々木 力(KDDI総合研究所) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) / Masaru Tsuchida(NTT) / Keita Hirai(Chiba Univ.) / Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) / Chikara Sasaki(KDDI Research) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Image Media Quality / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた映像解析のための高圧縮な動画像符号化手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A high-compression video coding method for video analysis using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep 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） | 映像解析 / video analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(5)（和/英） | 画像圧縮 / image compression |
| キーワード(6)（和/英） | 説明可能なAI / XAI |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 久保田 智規 / Tomonori Kubota |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories LTD.(略称：Fujitsu Lab.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中尾 鷹詔 / Takanori Nakao |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories LTD.(略称：Fujitsu Lab.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 吉田 英司 / Eiji Yoshida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社富士通研究所(略称：富士通研) Fujitsu Laboratories LTD.(略称：Fujitsu Lab.) |
| 発表年月日 | 2020-03-06 |
| 資料番号 | IMQ2019-39,IE2019-121,MVE2019-60 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IMQ-454,IE-456,MVE-457 |
| ページ範囲 | pp.121-126(IMQ), pp.121-126(IE), pp.121-126(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-27 (IMQ, IE, MVE) |