| 講演名 | 2021-05-21 パッチベースCNNによる全天球画像のシーン認識 鳩貝 拓海(上智大), 山中 高夫(上智大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，歪みを含んだ全天球画像から幾何学的な関係を考慮することで歪みを補正したパッチを抽出し，元の全天球画像のシーン認識を行う手法を提案する．パッチを抽出した際，パッチには元の全天球画像のラベルが割り当てられるが，抽出された全てが割り当てられたラベル特有の画像とは限らず，識別に有効であるかは未知である．そこで，EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムに基づいた手法を取り入れることにより，抽出した複数のパッチの中から識別に有効なパッチを選択してネットワークを学習し，元の全天球画像のシーン認識を行った．それにより，精度の高い全天球画像のシーン認識を実現した． |
| 抄録(英) | In this paper, a scene recognition method for omni-directional images is proposed using patch-based convolutional neural networks, by extracting patches from an omni-directional image for correcting distortions in the equirectangular projection. Although the scene label of the original omni-directional image was assigned to all the patches extracted from the omni-directional image, some patches may not include the scene information at all due to the limited angle of view. These patches are not effective to the scene recognition with the patch-based convolutional neural networks. Therefore, effective patches to the scene recognition were selected based on the EM (Expectation-Maximization) algorithm, and were used for the patch-based scene recognition. As a result, the scene recognition performance was improved with the proposed method. |
| キーワード(和) | 畳み込みニューラルネットワーク / EMアルゴリズム / 全天球画像 / ディープラーニング |
| キーワード(英) | Convolutional Neural Network / EM Algorithm / Omni-Directional Image / Deep Learning |
| 資料番号 | PRMU2021-3 |
| 発行日 | 2021-05-13 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM / IPSJ-NL |
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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） | Vision & Language |
| テーマ（英） | Vision & Language |
| 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） | 木村 昭悟(NTT) / 岩村 雅一(阪府大) |
| 副委員長氏名（英） | Akisato Kimura(NTT) / Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 内田 祐介(Mobility Technologies) / 山下 隆義(中部大) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Uchida(Mobility Technologies) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori 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 / Special Interest Group on Natural Language |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | パッチベースCNNによる全天球画像のシーン認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Scene Recognition of Omni-Directional Images by Patch-Based CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（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(2)（和/英） | EMアルゴリズム / EM Algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | 全天球画像 / Omni-Directional Image |
| キーワード(4)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鳩貝 拓海 / Takumi Hatogai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山中 高夫 / Takao Yamanaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-05-21 |
| 資料番号 | PRMU2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | PRMU-23 |
| ページ範囲 | pp.13-18(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-05-13 (PRMU) |