CT画像分類結果の誤識別補正による浄瑠璃人形頭の三次元形状復元精度の向上

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PI25026,IIS25055

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日：2025/8/22

タイトル(英語)：Improving 3D Shape Reconstruction Accuracy by Correcting Misclassifications in CT Image Segmentation Results of Puppet Head

著者名：平田 和真(徳島大学),浮田 浩行(徳島大学),富永 正英(徳島大学),笹尾 知世(麗澤大学),寺田 賢治(徳島大学)

著者名(英語)： Kazuma Hirata(Tokushima University),Hiroyuki Ukida(Tokushima Unversity),Masahide Tominaga(Tokushima Unversity),Tomoyo Sasao(Reitaku University),Kenji Terada(Tokushima Unversity)

キーワード：人形浄瑠璃,ＣＴ画像,形状復元,機械学習,Ｕ－Ｎｅｔ,材料分類,Ningyo Joruri,CT image,Shape Reconstruction,Machine Learning,U-Net,Material Identification

要約(日本語)：本研究では，浄瑠璃人形の頭のCT画像から三次元形状を復元する問題において，分類結果に含まれる誤識別を補正する手法について検討する．U-Netによる分類結果は大域的な特徴をとらえる一方で，境界部や細部において誤識別が生じやすく，形状復元の精度に課題が残ることが確認されている．そこで，U-Netの結果を基に，誤識別領域を自動的に抽出し，局所的な特徴に着目した補正処理を加える二段階の処理手法を提案する．

要約(英語)：In this study, we discuss a method for correcting misidentification in the segmentation results of 3D shape restoration from CT images of puppet head. In particular, it has been confirmed that while U-Net output captures global features, it is prone to misidentification at boundaries and in detail, and that this causes problems in the accuracy of shape restoration. Therefore, in this study, we propose a two-step processing method that automatically extracts misidentified regions based on the U-Net output results, and adds correction processing focusing on local features.

本誌：2025年8月25日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ：1-8p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,646Kバイト