| 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) |