代替学習による視点変化に頑健なオブジェクト検知システムに関する研究

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS18013

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2018/03/13

タイトル(英語): A Study on Robust Object Detection for Intelligent Security Camera System by Using Alternative Learning

著者名: 上原 和加貴(琉球大学工学部),岡本 涼太(琉球大学工学部),宮里 太也(琉球大学工学部),長山 格(琉球大学工学部)

著者名(英語): Wakaki Uehara(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus ),Ryota Okamoto(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus),Takaya Miyazato(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus),Itaru Nagayama(Faculty of Engineering, University of the Ryukyus)

キーワード: 防犯カメラシステム|機械学習|深層学習|画像処理|代替学習|コンピュータグラフィックス|Security Camera|Machine Learning|Deep Learning|Image Processing|Alternative Learning|Computer Graphics

要約(日本語): 本研究では、複数オブジェクトの外観が変化するケースにおいて、視点変化に依存しない頑健なオブジェクト識別機能の実現を深層学習により試みた。このとき、学習データをCGモデルによって代替する代替学習を行い、実写画像を認識する機能を構築できることを示す。これにより、学習データ収集の手間を省くとともに撮影状況の変化、特に視点変化に頑健な次世代型防犯カメラシステムを構築する。

要約(英語): This study aims to develop an intelligent security camera system for autonomous detection of snatching incident by using deep learning. \nWe show an effective approach to construct deep learning network by alternative learning, that using CG model as training data, to avoid complicated training data collection.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 575 Kバイト