| 講演名 | 2011-03-07 言語情報を利用したシーン推定に基づく物体認識 大浦 修, 萩原 将文, |
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| 抄録(和) | 本論文では、言語情報を利用したシーン推定に基づく物体認識手法を提案する。最初に物体認識が行われ、この結果を元にシーンを推定し、得られたシーンを物体認識結果にフィードバックする事で、より尤もらしい物体認識結果を得る事が出来る。まず、入力画像に対して最初の物体認識が行われる。次に、認識された物体とシーンの間でニューラルネットワークが構成されシーン推定が行なわれる。そして、それぞれのシーンにおいてフィードバックが行われる。この方法でフィードバックを行った後それぞれのシーンの確信度が算出される。最後に、今までのフィードバック結果からシーン確信度を利用し、一番尤もらしい物体認識結果が出力される。評価実験からフィードバックを行う事で物体認識の精度が向上し、フィードバックの有効性が確認された。 |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a new method of object recognition using a language resource based on scene estimation. First, object recognition is performed and the scene is estimated using the object recognition. Then the result of the scene recognition is feedbacked to use in the next object recognition. In the first step, object recognition is performed for an input image. In the second step, two-layer neural network is composed. In the third step, feedback is carried out. Confidence score for each scene is calculated for each feedback. In the last step, the most plausible object recognition result is output using the confidence scores. We carried out experiments. It has shown that the object recognition performance is greatly improved by the proposed feedback mechanism. |
| キーワード(和) | 物体認識 / ニューラルネットワーク / コンテクスト / Google N-gram |
| キーワード(英) | Image Recognition / Neural Network / Context / Google N-gram |
| 資料番号 | NC2010-135 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/2/28(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 言語情報を利用したシーン推定に基づく物体認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Recognition Using Linguistic Resource Based on Scene Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / Image Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | コンテクスト / Context |
| キーワード(4)（和/英） | Google N-gram / Google N-gram |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大浦 修 / Osamu OURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部情報工学科 Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 萩原 将文 / Masafumi HAGIWARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学理工学部情報工学科 Faculty of Science and Technology, Keio University |
| 発表年月日 | 2011-03-07 |
| 資料番号 | NC2010-135 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 461 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |