| 講演名 | 2018-03-18 事前分布を考慮した全天球画像の顕著性マップ推定 鈴木 達哉(上智大), 山中 高夫(上智大), |
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| 抄録(和) | 近年，人が画像を見たときに視線を向けやすい場所を画像から推定する顕著性マップ推定の課題に対して，Deep Learningを用いて高い精度の推定が可能になっている．従来，平面静止画像に対する推定が盛んに行われていたが，バーチャルリアリティへの応用を考えた全天球画像に対する推定の研究は少ない．ICME2017で全天球画像に対する顕著性マップ推定のCompetitionが開催されたが，これが全天球画像に対する顕著性マップ推定の初めての例である．本研究では，このような課題に対して，平面静止画像と全天球画像でそれぞれ中央と水平線に視線が向きやすいという性質を考慮して全天球画像の顕著性マップを推定する手法を提案する． |
| 抄録(英) | In recent years, the Deep Learning techniques have been applied to the estimation of saliency maps, which represent probability density functions of fixations when people look at the images. Although the methods of saliency-map estimation have been actively studied for planar images, the methods for omni-directional images to be utilized in virtual environments had not been proposed, until a competition of saliency-map estimation for the omni-directional images was held in ICME2017. In this paper, novel methods for estimating saliency maps for the omni-directional images are proposed considering the properties of prior distributions for fixations in the planar images and the omni-directional images. |
| キーワード(和) | 全天球画像 / 顕著性マップ / 深層学習 |
| キーワード(英) | Omni-directional image / Saliency map / Deep Learning |
| 資料番号 | BioX2017-50,PRMU2017-186 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2018/3/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 高野 博史(富山県立大) / 今岡 仁(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 大木 哲史(静岡大) / 青木 隆浩(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(Secom) / Norihiro Okui(KDDI Research) |
| 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 Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 事前分布を考慮した全天球画像の顕著性マップ推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Saliency Map Estimation for Omni-Directional Image Considering Prior Distribution |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 全天球画像 / Omni-directional image |
| キーワード(2)（和/英） | 顕著性マップ / Saliency map |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 達哉 / Tatsuya Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山中 高夫 / Takao Yamanaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 上智大学(略称：上智大) Sophia University(略称：Sophia Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-03-18 |
| 資料番号 | BioX2017-50,PRMU2017-186 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | BioX-513,PRMU-514 |
| ページ範囲 | pp.85-90(BioX), pp.85-90(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |