| 講演名 | 2017-06-02 ディープラーニングを用いたCG画像のリアリティの定量評価手法 佐藤 正章(関西学院大), 井村 誠孝(関西学院大), |
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| 抄録(和) | 3DCG技術の発展により，多様な物体や現象をCGで表現できるようになった．しかし，生成されたCG画像のリアリティを正確に評価する手法は確立されていない．一方，近年，深層学習を用いることで，人間を超えた画像識別性能をコンピュータが発揮した事例が報告されている．本発表では，ディープラーニングの高い画像識別能力を利用することで，CG画像のリアリティの定量的な評価を実現するフレームワークを提案し，CNNを用いた実装結果について述べる． |
| 抄録(英) | With the development of 3DCG technology, to express various objects and phenomena became possible. However, there is no method for quantitatively evaluating the reality of the generated CG image. On the other hand, in recent years, deep learning has been widely used to demonstrate image discrimination performance beyond human beings. In this paper, we propose a framework to realize quantitative evaluation of reality of CG image by utilizing deep learning that has high image discrimination ability and report implementation results using CNN. |
| キーワード(和) | CG / リアリティ / 定量評価 / 深層学習 / CNN |
| キーワード(英) | CG / Reality / Quantitative evaluation / Deep Learning / CNN |
| 資料番号 | MVE2017-10 |
| 発行日 | 2017-05-25 (MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE / ITE-HI |
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| 開催期間 | 2017/6/1(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京大学 弥生講堂アネックス セイホクギャラリー |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 人工現実感，エンタテイメント，メディアエクスペリエンスおよび一般（ITE-HI, 情報処理学会EC研, 情報処理学会HCI研, ヒューマンインタフェース学会SIGDeMO, VR学会と連催） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 亀田 能成(筑波大) / 佐藤 雅之(北九州市大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshinari Kameda(Univ. of Tsukuba) / 佐藤 雅之(北九州市大) |
| 副委員長氏名（和） | 間瀬 健二(名大) |
| 副委員長氏名（英） | Kenji Mase(Nagoya Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 上岡 玲子(九大) / 飯山 将晃(京大) / 木村 篤信(NTT) / 竹内 広太(NTT) / 福田 一帆(工学院大) / 近藤 悟(NHK) / 永井 岳大(山形大) |
| 幹事氏名（英） | Reiko Ueoka(Kyushu Univ.) / Masaaki Iiyama(Kyoto Univ.) / Atsunobu Kimura(NTT) / 竹内 広太(NTT) / 福田 一帆(工学院大) / 近藤 悟(NHK) / 永井 岳大(山形大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内山 英昭(九大) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideaki Uchiyama(Kyushu Univ.) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Group on Human Information |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディープラーニングを用いたCG画像のリアリティの定量評価手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Quantitative evaluation method of the reality of CG images using deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | CG / CG |
| キーワード(2)（和/英） | リアリティ / Reality |
| キーワード(3)（和/英） | 定量評価 / Quantitative evaluation |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | CNN / CNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 正章 / Masaaki Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井村 誠孝 / Masataka Imura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関西学院大学(略称：関西学院大) Kwansei Gakuin University(略称：Kwansei Gakuin Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-06-02 |
| 資料番号 | MVE2017-10 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | MVE-73 |
| ページ範囲 | pp.173-176(MVE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-05-25 (MVE) |