| 講演名 | 2021-06-24 CNNを用いたカラーハーフトーン画像に対する照合精度の向上 松岡 雄斗(千葉大), 今泉 祥子(千葉大), 堀内 隆彦(千葉大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では，CMYK のカラーハーフトーン画像に対して，畳込みニューラルネットワーク (CNN) を適用する ことで，目視照合結果に対する照合精度を向上させる手法を提案する.異なる OS・プリンタドライバから生成される CMYK のカラーハーフトーン画像について，同一であることが求められる一方で，RGB から CMYK への変換にあた り，目視による違いが生じ得る.従来では，異なる環境下で出力される画像の照合は目視で行われてきたが，この作業 は膨大な労力を費やすという課題が生じる.そこで，提案法では， CNN の一つである VGG16 を用いて学習すること で，照合精度の向上を図る.シミュレーションにより，提案法は従来法と比較して，より目視に近い照合結果が得られ ることを確認する. |
| 抄録(英) | In this paper, we propose an automatic collation method, which improves the verification accuracy against visual comparison results, for CMYK color halftone images by using convolutional neural network (CNN). It is re- quired to obtain identical outputs from a single printer regardless of the version of operation systems (OSs) or printer driver. However, in practical, some difference might be perceptually caused in a pair of output images when an RGB image is converted to a CMYK color halftone image. Conventionally, such output images have been manually checked. This task, however, requires a great deal of effort. Therefore, the proposed method adopts VGG16, which is a typical model of CNN, for learning the results based on visual comparison. We evaluate the collation accuracy of the proposed method compared with the conventional method. |
| キーワード(和) | カラーハーフトーン画像 / CNN / VGG16 / 自動照合 |
| キーワード(英) | color halftone images / CNN / VGG16 / automatic collation |
| 資料番号 | SIS2021-3 |
| 発行日 | 2021-06-17 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS / IPSJ-AVM |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/6/24(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Embedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 笠井 裕之(早大) |
| 委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Hiroyuki Kasai(Waseda Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) / 松村 誠明(NTT) / 金井 謙治(早大) / 徐 建鋒(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) / Masaaki Matsumura(NTT) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Xu Jianfeng(KDDI Research, Inc.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 吉田 壮(関西大学) / 眞壁 義明(神奈川工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Soh Yoshida(Kansai Univ.) / Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems / Special Interest Group on Audio Visual and Multimedia Information Processing |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CNNを用いたカラーハーフトーン画像に対する照合精度の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Verification Accuracy Using CNN for Color Halftone Images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | カラーハーフトーン画像 / color halftone images |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | VGG16 / VGG16 |
| キーワード(4)（和/英） | 自動照合 / automatic collation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松岡 雄斗 / Yuto Matsuoka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 今泉 祥子 / Shoko Imaizumi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 堀内 隆彦 / Takahiko Horiuchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-06-24 |
| 資料番号 | SIS2021-3 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SIS-73 |
| ページ範囲 | pp.13-18(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-17 (SIS) |