| 講演名 | 2016-06-13 深層学習を用いた多様体構築による3次元物体の姿勢推定に関する予備検討 二宮 宏史(名大), 川西 康友(名大), 出口 大輔(名大), 井手 一郎(名大), 村瀬 洋(名大), 小堀 訓成(トヨタ自動車), 橋本 国松(トヨタ自動車), |
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| 抄録(和) | 近年，物体の3次元姿勢推定技術が注目されている．従来技術として，3次元姿勢変化による2次元画像上での見えの変化を，低次元空間中における多様体で表現するパラメトリック固有空間法がある．この手法は見えの分散に着目し，主成分分析を用いて特徴量を求めるものである．しかし，姿勢変化の大きさと見えの変化の大きさには必ずしも関係があるわけではない．そのため，見えの変化が小さい姿勢の違いを区別することが難しいという問題がある．本報告では，姿勢の分離性に着目した特徴量による多様体構築手法を提案する．姿勢を教師信号として学習したDeep Convolutional Neural Network（DCNN）の中間層から，姿勢の分離性が高い特徴を抽出する．この特徴量を用いて多様体を構築することで，見えの変化が小さい姿勢の違いも区別できると考えられる．実験により，姿勢を教師信号として学習したDCNNから抽出した特徴量による多様体構築を行なうことで，姿勢推定精度の向上を確認した． |
| 抄録(英) | Recently, 3D object pose estimation is being focused. The parametric eigenspace method is known as one of the fundamental methods. It represents the appearance change of an object caused by pose change with a manifold embedded in a low-dimentional subspace. It obtains features by PCA, which maximizes the appearance variation. However, there is not always a correlation between pose change and appearance change. So, there is a problem that the method cannot handle a pose change with a slight appearance change. In this report, we introduce deep manifold embedding which maximizes the pose variation. We construct a manifold from features extracted from Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) trained with pose information. Pose estimation with the proposed method achieved the best accuracy in experiments using a public dataset. |
| キーワード(和) | 3次元物体 / 姿勢推定 / 多様体 / 深層学習 |
| キーワード(英) | 3D object / pose estimation / manifold / deep learning |
| 資料番号 | PRMU2016-39,SP2016-5,WIT2016-5 |
| 発行日 | 2016-06-06 (PRMU, SP, WIT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / SP / WIT / ASJ-H |
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| 開催期間 | 2016/6/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | NTT武蔵野研究開発センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 福祉/音声/聴覚/パターン認識メディア理解一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / 間野 一則(芝浦工大) / 布川 清彦(東京国際大) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / Kazunori Mano(Shibaura Inst. of Tech.) / Kiyohiko Nunokawa(Tokyo International Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / 森 大毅(宇都宮大) / 和田 親宗(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Hiroki Mori(Utsunomiya Univ.) / Chikamune Wada(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / 滝口 哲也(神戸大) / 西田 昌史(静岡大) / 酒向 慎司(名工大) / 梶谷 勇(産総研) / 若月 大輔(筑波技大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Tetsuya Takiguchi(Kobe Univ.) / Masafumi Nishida(Shizuoka Univ.) / Shinji Sakou(Nagoya Inst. of Tech.) / Isamu Kajitani(AIST) / Daisuke Wakatsuki(Tsukuba Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 浅見 太一(NTT) / 橋本 佳(名工大) / 雨宮 智浩(NTT) / 塩野目 剛亮(筑波技大) / 宮城 愛美(筑波技大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Taichi Asami(NTT) / Kei Hashimoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Tomohiro Amemiya(NTT) / Takeaki Shionome(Tsukuba Univ. of Tech.) / Manabi Miyagi(Tsukuba Univ. of Tech.) |
| 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 Speech / Technical Committee on Well-being Information Technology / Auditory Research Meeting |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた多様体構築による3次元物体の姿勢推定に関する予備検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Preliminary study on deep manifold embedding for 3D object pose estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 3次元物体 / 3D object |
| キーワード(2)（和/英） | 姿勢推定 / pose estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 多様体 / manifold |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 二宮 宏史 / Hiroshi Ninomiya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川西 康友 / Yasutomo Kawanishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 出口 大輔 / Daisuke Deguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 井手 一郎 / Ichiro Ide |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 村瀬 洋 / Hiroshi Murase |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 小堀 訓成 / Norimasa Kobori |
| 第 6 著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社(略称：トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation(略称：Toyota) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 橋本 国松 / Kunimatsu Hashimoto |
| 第 7 著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社(略称：トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation(略称：Toyota) |
| 発表年月日 | 2016-06-13 |
| 資料番号 | PRMU2016-39,SP2016-5,WIT2016-5 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | PRMU-89,SP-90,WIT-91 |
| ページ範囲 | pp.25-30(PRMU), pp.25-30(SP), pp.25-30(WIT), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-06-06 (PRMU, SP, WIT) |