| 講演名 | 2016-02-21 Convolutional Neural Networkを用いた魚画像認識 脇坂 健太郎(九工大), 齊藤 剛史(九工大), |
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| 抄録(和) | 本研究では画像処理技術を用いた魚種同定システムの開発に取り組んでいる．従来手法の多くは，幾何特徴量やテクスチャ特徴量など人手により設計された特徴量を用いている．このとき，正確な魚領域を抽出して特徴量を計算するために，白背景のもとで魚を撮影するなどの撮影条件を設けたり，人手で特徴点を与えたりするなどの制約が必要であった．本論文では，これらの問題を無くすために，近年注目を集めているConvolutional Neural Networkを用いた魚画像の認識を提案する．129種の魚画像データセットに対して，CNNを用いた3手法を適用して評価した．その結果，fine-tuningにより学習したCNNにおいて中間層より特徴を抽出し，SVMにより識別する手法が最も高い認識精度が得られた．また，これはHand-craftとほぼ同等の認識精度であることを確認した． |
| 抄録(英) | We are studying on development of image-based fish identification system. Most traditional researches use the geometric features or texture features designed by manual design. And to extract correct fish region and calculate features, traditional researches require several restrictions, such as take a fish image with a white or uniform background, give several feature points by manual operation. To solve these problems, this paper proposes a fish image recognition method using convolutional neural network which attracts attention in recent years. Three methods based on CNN are applied to our image data set contained 129 fish species. As a result, the method to extract the features from an intermediate layer in CNN which learned by fine-tuning and classify by SVM obtained the highest recognition accuracy. Furthermore, it is found that this accuracy is same as hand-craft approach of our previous study. |
| キーワード(和) | Convolutional neural network / SVM / 魚画像 / CaffeNet |
| キーワード(英) | Convolutional neural network / SVM / fish image / Caffenet |
| 資料番号 | PRMU2015-132,CNR2015-33 |
| 発行日 | 2016-02-14 (PRMU, CNR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / CNR |
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| 開催期間 | 2016/2/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学・飯塚キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ロボティクス，防災・減災 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / 今井 倫太(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / Michita Imai(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 仙田 修司(NEC) / 内田 誠一(九大) / 宮下 敬宏(ATR) / 神原 誠之(奈良先端大) |
| 副委員長氏名（英） | Shuji Senda(NEC) / Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Takahiro Miyashita(ATR) / Masayuki Kanbara(NAIST) |
| 幹事氏名（和） | 大山 航(三重大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) / 坂本 大介(東大) / 大澤 博隆(筑波大) |
| 幹事氏名（英） | Wataru Ohyama(Mie Univ.) / Mitsuru Anbai(DENSO IT Lab.) / Daisuke Sakamoto(Univ. of Tokyo) / Hirotaka Osawa(Univ. of Tsukuba) |
| 幹事補佐氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / 吉岡 康介(パナソニック) / 小林 優佳(東芝) / 松元 崇裕(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Takahiro Matsumoto(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Convolutional Neural Networkを用いた魚画像認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fish Image Recognition using Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Convolutional neural network / Convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(3)（和/英） | 魚画像 / fish image |
| キーワード(4)（和/英） | CaffeNet / Caffenet |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 脇坂 健太郎 / Kentaro Wakisaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：kyutech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 齊藤 剛史 / Takeshi Saitoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：kyutech) |
| 発表年月日 | 2016-02-21 |
| 資料番号 | PRMU2015-132,CNR2015-33 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | PRMU-456,CNR-457 |
| ページ範囲 | pp.1-5(PRMU), pp.1-5(CNR), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2016-02-14 (PRMU, CNR) |