物体抽出と深層学習に基づく画像検索法

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS6-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Image retrieval method based on object extraction and deep learning

著者名: 宮内 悠佑（東京電機大学）,和田 成夫（東京電機大学）

著者名(英語): Yuusuke Miyauchi (Tokyo Denki University),Shigeo Wada (Tokyo Denki University)

キーワード: CNN|深層学習|類似画像検索|セマンティックセグメンテーション|CNN|Deep Learning|CBIR|Semantic Segmentation

要約(日本語): 内容に基づく画像検索（CBIR）技術は，大量の画像データをAIで活用する際に有用なラベリング手段となる。画像分類や認識においては，深層学習畳み込みニューラルネットワーク（DL CNN）が注目されている。本研究では，画像分類にDLを用いたCNNモデルに基づく特徴量を抽出し，物体画像検索システムを構築しCNNモデルの有用性について検証した。物体抽出の効果についてもHandcraft特徴量を用いた検索システムと比較しながら検証する。