| 講演名 | 2017-10-05 Kinect V2の人体検出を用いたGraph Cutsによる自動セグメンテーション 小林 航大(首都大東京), 佐藤 雅俊(玉川大), 朝香 卓也(首都大東京), |
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| 抄録(和) | 画像や映像上の人体領域を高精度かつ高速にセグメンテーションすることができれば，映像サーベイラン スや合成画像の作成等を効率的に行うことができる.しかしながら，従来手法では，対象物体の領域と背景領域の位 置をユーザが事前に手作業で指定するといった制約があった.そこで，本研究では，Kinect V2 の人体検出を用いた Graph Cuts による自動セグメンテーション手法を提案する.Kinect V2 で人体検出された画像を膨張処理及び収縮処 理を施し，seed 入力を自動化することで Graph Cuts によるセグメンテーションを自動化する.本手法では，Graph Cuts に Maximum-Flow Neural Network(MF-NN) を適用することで処理時間を高速化し，リアルタイムな自動セグ メンテーションを実現する.MF-NN は回路解析により Graph Cuts を行う手法であり，FPGA のような利用者が構 成を設定できる集積回路を利用することで高速処理が可能となる. |
| 抄録(英) | To quickly segment human body region in images or videos with high accuracy makes video surveillances and making composite images efficient. In conventional method, to segment region without location information given by users is difficult. In this paper, we present a novel method to automatically segment human body region by using Graph Cuts based on human body detection of Kinect V2. By applying expansion and contraction processing on the image of human body detection and automating labeling "seed", we can automate segmentation by Graph Cuts. The conventional methods of automatic segmentation have a problem of slow processing time. The proposed method can accelerate processing time by replacing Graph Cuts with Maximum-Flow Neural Network(MF-NN). When MF-NN is designed with the integrated circuit such as Programmable Logic Device, Memristor or Phase Change Memory which can change graph structure and branch conductance, the novel min-cut solution with real– time processing can be expected. |
| キーワード(和) | Graph Cuts / セグメンテーション / Kinect V2 |
| キーワード(英) | Graph Cuts / segmentation / Kinect V2 |
| 資料番号 | IE2017-50 |
| 発行日 | 2017-09-28 (IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / ITE-ME / ITE-AIT |
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| 開催期間 | 2017/10/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 長崎総合科学大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 感性とメディアおよび高精細度画像処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 浜本 隆之(東京理科大) / 長谷山 美紀(北大) / 向井 信彦(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Miki Haseyama(Hokkaido Univ.) / Nobuhiko Mukai(Tokyo Cisy Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 木全 英明(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Hideaki Kimata(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 高橋 桂太(名大) / 河村 圭(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Kei Kawamura(KDDI Research) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松尾 康孝(NHK) / 早瀬 和也(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yasutaka Matsuo(NHK) / Kazuya Hayase(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Artistic Image Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Kinect V2の人体検出を用いたGraph Cutsによる自動セグメンテーション |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic Segmentation using Graph Cuts based on Human Body Detection of Kinect V2 |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Graph Cuts / Graph Cuts |
| キーワード(2)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | Kinect V2 / Kinect V2 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小林 航大 / Kodai Kobayashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 首都大学東京(略称：首都大東京) Tokyo Metropolitan University(略称：Tokyo Metropolitan Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 佐藤 雅俊 / Masatoshi Sato |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 玉川大学(略称：玉川大) Tamagawa University(略称：Tamagawa Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 朝香 卓也 / Takuya Asaka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 首都大学東京(略称：首都大東京) Tokyo Metropolitan University(略称：Tokyo Metropolitan Univ) |
| 発表年月日 | 2017-10-05 |
| 資料番号 | IE2017-50 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | IE-228 |
| ページ範囲 | pp.19-24(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-09-28 (IE) |