| 講演名 | 2021-05-20 難視性パターンの読み取りにおける画像処理手法の改善 浦川 大樹(東京理科大), 金田 北洋(東京理科大), 岩村 恵市(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 機材の低価格化から、近年監視カメラの設置数は大幅に増加しているが、そのほとんどは有効活用されていない。特に、得られる映像から行動追跡を行うことができればマーケティングなど様々な用途での活用が期待される。先行研究に、人間の視覚的に違和感を覚えにくい特定の模様「難視性パターン」に情報を埋め込み、追跡を行う手法があるが、撮影環境によって精度が大きく低下するという難点があった。本研究では先行研究で用いられた事前画像処理のパラメーターチューニングを行い、また領域検出に用いているディープラーニングプログラムの学習用データを拡充することにより、精度の向上を目指した。結果として、学習用データの拡充ではほぼ精度が変わらなかったが、事前画像処理のパラメーターチューニングにおいては精度の向上がみられた。 |
| 抄録(英) | Due to the low cost of equipment, the number of surveillance cameras installed has increased significantly in recent years, but most of them are not being used effectively. Specially, if it is possible to track behavior from the obtained images, it is expected to be used for various purposes such as marketing. In our previous research, we proposed a method of tracking by embedding information in “Artificial Fiber Patterns”, but it has a drawback that the accuracy of the method decreases significantly depending on the capturing environment. In this study, we aimed to improve the accuracy by parameter-tuning to the prior image processing used in the previous study and by reconsidering the training data of the deep learning program used for region detection. As a result, the accuracy is almost the same when the training data was reconsidered, but the accuracy is improved applying parameter-tuning to the prior image processing |
| キーワード(和) | 情報埋め込み / 監視カメラ / ディープラーニング / 難視性パターン / 物体検出 |
| キーワード(英) | Data Hiding / Deep Learning / Artificial Fiber Pattern / Object Detection |
| 資料番号 | IT2021-4,EMM2021-4 |
| 発行日 | 2021-05-13 (IT, EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM / IT |
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| 開催期間 | 2021/5/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，情報理論，情報ハイディング，一般 |
| テーマ（英） | Information Security, Information Theory, Information Hiding, etc. |
| 委員長氏名（和） | 川村 正樹(山口大) / 和田山 正(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Masaki Kawamura(Yamaguchi Univ.) / Tadashi Wadayama(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩田 基(阪府大) / 藤吉 正明(都立大) / 小嶋 徹也(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Motoi Iwata(Osaka Prefecture Univ.) / Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tetsuya Kojima(Tokyo Kosen) |
| 幹事氏名（和） | 稲村 勝樹(東京電機大) / 河野 和宏(関西大) / 野崎 隆之(山口大) / 廣友 雅徳(佐賀大) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Inamura(Tokyo Denki Univ.) / Kazuhiro Kono(Kansai Univ.) / Takayuki Nozaki(Yamaguchi Univ.) / Masanori Hirotomo(Saga University) |
| 幹事補佐氏名（和） | 長谷川 まどか(宇都宮大) / 吉田 真紀(NICT) / 太田 隆博(専修大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Madoka Hasegawa(Utsunomiya Univ.) / Maki Yoshida(NICT) / Takahiro Ohta(Senshu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Enriched MultiMedia / Technical Committee on Information Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 難視性パターンの読み取りにおける画像処理手法の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving a tracking accuracy using Artificial Fiber Patterns by applying a new image processing method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 情報埋め込み / Data Hiding |
| キーワード(2)（和/英） | 監視カメラ / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / Artificial Fiber Pattern |
| キーワード(4)（和/英） | 難視性パターン / Object Detection |
| キーワード(5)（和/英） | 物体検出 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浦川 大樹 / Hiroki Urakawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金田 北洋 / Kitahiro Kaneda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩村 恵市 / Keiichi Iwamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2021-05-20 |
| 資料番号 | IT2021-4,EMM2021-4 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IT-28,EMM-29 |
| ページ範囲 | pp.19-24(IT), pp.19-24(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-13 (IT, EMM) |