| 講演名 | 2015-01-22 DCNN特徴を用いたWebからの質感画像の収集と分析(質感の計測・認識・提示,災害) 下田 和, 柳井 啓司, |
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| 抄録(和) | 近年、大規模物体認識のためのデータセットで学習したDeep Convolutional Neural Network(DCNN)の活性化信号をbag-of-featuresやFisher Vectorなどの代わりに画像特徴ベクトルとして用いることが物体認識やシーン認識、属性認識など様々な認識に対して有効であることが示されている。本研究では、DCNN特徴を利用した画像認識技術を用いて、質感を表現する言葉に対応した画像の認識可能性について、Webから収集した画像を用いて分析を行う。特に、物体の質感や状態に関する直感的な印象を表す擬音語(オノマトペ)に対応した画像の認識可能性について分析を行う。実験では、オノマトペ単体と、オノマトペを含む形容詞と名詞の組み合わせについて対応する画像をWebから収集し、認識可能性について分析を行った。 |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 質感画像認識 / DCNN特徴 / オノマトペ / Web画像 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2014-89,MVE2014-51 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2015/1/15(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | DCNN特徴を用いたWebからの質感画像の収集と分析(質感の計測・認識・提示,災害) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gathering and Analyzing Material Images on the Web with DCNN features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 質感画像認識 |
| キーワード(2)（和/英） | DCNN特徴 |
| キーワード(3)（和/英） | オノマトペ |
| キーワード(4)（和/英） | Web画像 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 下田 和 / Wataru SHIMODA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学情報理工学部総合情報学科 Department of Informatics, The University of Electro-Communications |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 柳井 啓司 / Keiji YANAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学情報理工学部総合情報学科 Department of Informatics, The University of Electro-Communications |
| 発表年月日 | 2015-01-22 |
| 資料番号 | PRMU2014-89,MVE2014-51 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 409 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |