{"product_id":"ieej-20241202c00801-006","title":"風景画像からの特定ロゴを含むオブジェクト領域の自動抽出方式","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eIS24033\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2024\/12\/02\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eAutomatic extraction method for object regions containing specific logos from landscape images\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e横濱 宗成(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学),山中 享(ルービック)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eshuusei yokohama(Kanagawa University),masanori akiyoshi(Kanagawa University),tooru yamanaka(LOOVIC)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e機械学習|画像認識|カスケード分類器|machine learning|image recognition|cascade classifier\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e機械学習を用いたオブジェクト領域の自動抽出は重要な課題となっている。しかし、限られたデータセットからの効果的な学習が難しく、大量のデータ収集に多くの時間やコストがかかる。このことから、本研究では1枚の特定ロゴ（学習用データ）に対するオーバーサンプリングとしての複数の画像変換手法とそれに基づく分類器の構築、及び誤検出に対する複数の分類器と対象領域の類似度を用いたフィルタリング手法を提案する。_x000D_\n\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eAutomatic extraction of object regions using machine learning has become an important issue. However, effective learning from limited data sets is difficult, and collecting large amounts of data is time-consuming and costly. Therefore, in this research, we will use multiple image transformation methods for oversampling one specific logo (learning data), construct a classifier based on it, and evaluate the similarity between multiple classifiers and the target area to prevent false positive detection. We propose the filtering method used.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌: \u003c\/strong\u003e\u003ca href=\"\/products\/ieej-20241202c00801\"\u003e2024年12月5日-2024年12月6日情報システム研究会\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ: \u003c\/strong\u003e23-28 p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e4,302 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-P10","offers":[{"title":"冊子印刷（一般価格660円\/会員価格440円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46352635560175,"sku":"IEEJ-20241202C00801-006-PRT","price":660.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true},{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46355821232367,"sku":"IEEJ-20241202C00801-006-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-KENKYUKAI_f741b218-33de-4cf7-a153-ce258f966235.png?v=1743255022","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-20241202c00801-006","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}