講演名 | 2021-12-16 Neural Network-based Local Feature Descriptors for Matching Excavated Mokkan Fragments of Various Sizes ゴ タン トルン(東京農工大), グエン トゥアン フーン(東京農工大), 中川 正樹(東京農工大), |
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抄録(和) | |
抄録(英) | This paper presents a method to predict whether two excavated Mokkan fragments of various sizes are from the same tablet or not using an end-to-end attention-based neural network, namely A-VLAD. The method does not require any preprocessing stages such as binarization and segmentation. It has three main parts: a local feature extractor using Convolutional Neural Network from an input image, an attention filter for key-points selection, and a generalized deep neural network-based VLAD model to aggregate the extracted key-points and form a representative vector. The whole network is trained end-to-end using the stochastic gradient descent algorithm to optimize both cross-entropy and triplet losses. In the experiments, we evaluate the proposed model on 13,205 fragments broken from 556 complete wooden tablets excavated from the Heijo-Kyo Palace ruins in the Japanese Nara period. The proposed A-VLAD model achieved mean average precision of 75.5% and top-1 accuracy of 87.9% better than the state-of-the-art methods on this Mokkan dataset. Thus, it is expected to be used to support archaeologists to assemble Mokkan fragments to recover an original Mokkan tablet. |
キーワード(和) | |
キーワード(英) | MokkanHistorical documentsImage retrievalConvolution neural network |
資料番号 | PRMU2021-33 |
発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
研究会情報 | |
研究会 | PRMU |
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開催期間 | 2021/12/16(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) | 時系列・因果推論・異常検知 |
テーマ(英) | |
委員長氏名(和) | 内田 誠一(九大) |
委員長氏名(英) | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
副委員長氏名(和) | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
副委員長氏名(英) | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
幹事氏名(和) | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
幹事氏名(英) | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
幹事補佐氏名(和) | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
幹事補佐氏名(英) | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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本文の言語 | ENG |
タイトル(和) | |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Neural Network-based Local Feature Descriptors for Matching Excavated Mokkan Fragments of Various Sizes |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | / MokkanHistorical documentsImage retrievalConvolution neural network |
第 1 著者 氏名(和/英) | ゴ タン トルン / Trung Tan Ngo |
第 1 著者 所属(和/英) | 東京農工大学(略称:東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT) |
第 2 著者 氏名(和/英) | グエン トゥアン フーン / Hung Tuan Nguyen |
第 2 著者 所属(和/英) | 東京農工大学(略称:東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT) |
第 3 著者 氏名(和/英) | 中川 正樹 / Masaki Nakagawa |
第 3 著者 所属(和/英) | 東京農工大学(略称:東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT) |
発表年月日 | 2021-12-16 |
資料番号 | PRMU2021-33 |
巻番号(vol) | vol.121 |
号番号(no) | PRMU-304 |
ページ範囲 | pp.51-56(PRMU), |
ページ数 | 6 |
発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |