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J-GLOBAL ID：201702241591531603   整理番号：17A1943183

CNNを用いた画風変換による物体検出精度の改善

Improvement of Object Detection Accuracy by Style Transformation using Convolutional Neural Network

著者 (4件)： 高橋沙季 (早稲田大) ,  竹内健 (早稲田大) ,  金井謙治 (早稲田大) ,  甲藤二郎 (早稲田大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 329(CS2017 62-77)  ページ： 117-122  発行年： 2017年11月23日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,画風変換による不鮮明画像の鮮明化を扱う。一般的に,霧や靄などのHAZE発生時に撮影された画像を見やすくするためには,ダークチャネルを用いた鮮明化手法が主流である。しかし,この手法ではHAZEが強い場合には鮮明化効果が発揮されない。そこで本研究では,HAZEが強い場合にも鮮明化を実現させるため,CNNを用いた画風変換により不鮮明画像を鮮明化する。具体的には,HAZE発生時に撮影された不鮮明画像を,晴れの日の昼間に撮影された別の画像の画風に似せて画風変換することにより,鮮明化を行う。また,本研究では鮮明化効果に加えて,画像に写る物体の検出精度向上も図る。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像強調 ,  検出 ,  *物体認識 ,  霧 ,  精度 ,  機械学習 ,  深層学習 ,  物体検出
準シソーラス用語： 検出精度

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (15件)：

• R.Tan, Visibility in Bad Weather from a Single Image, CVPR 2008, p.1-8, 2008.
• R.Fattal, Single Image Dehazing, SIGGRAPH 2008, p.1-9, 2008.
• Kaiming He et al.. Single Image Haze Removal using Dark Channel Prior., CVPR2009.
• Zhiming Tan et al.. Fast Single-image Defogging, FUJITSU Sci. Tech. J., Vol.50, No. 1, 2014.
• Leon A. Gatys et al.. A Neural Algorithm of Artistic Style, CVPR2015.

タイトルに関連する用語 (2件)： CNN ,  物体検出