マルチラベル学習を用いたセルフサービス型店舗における非包装商品の分類

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT19124

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2019/12/08

タイトル(英語): Classification of Non-Packed Goods in a Self-Service Shop Using Multi-label Learning

著者名: 林 慶二(愛知県立大学),小林 邦和(愛知県立大学)

著者名(英語): Keiji Hayashi(Aichi Prefectural University),Kunikazu Kobayashi(Aichi Prefectural University)

キーワード: 機械学習|深層学習|マルチラベル学習|画像認識|非包装商品|セルフサービス型店舗|Machine learning|Deep learning|Multi-label learning|Image recognition|Non-Packed Goods|Self-Service Shop

要約(日本語): 商品にバーコード等が付けられない非包装商品を分類するレジシステムの開発をした。商品の分類にはマルチラベル分類を使用し、商品トレイを真上から撮影した商品画像を入力し学習させる。先行研究では、照明環境に頑健でない問題や、商品同士が重なりオクルージョンがある場合、分類出来ない問題があった。また、先行研究では、商品単体の画像で学習していたが、本研究では会計する複数商品の画像を学習することで、現行の問題を解決した。

要約(英語): A cash register system is developed to classify non-packed goods that cannot be barcoded.Multi-label classification is used for goods classification, and overhead goods images are directly used for training.The former system has a problem that classification is not possible under specific lighting conditions and no occlusion.We solve those problems by using multi-label classification.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 938 Kバイト