文献
J-GLOBAL ID：201902216421328820
整理番号：19A1061493
遮蔽物除去による動物認識の精度向上
Improving Animal Recognition Accuracy using De-fencing
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著者 (7件)：
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資料名：
巻：
2019
号：
ICS-194
ページ：
Vol.2019-ICS-194,No.9,1-6 (WEB ONLY)
発行年：
2019年03月02日
JST資料番号：
U0451A
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：
抄録/ポイント
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コンピュータで画像情報を用いて動物認識を行う際,対象となる動物の体の一部が檻などの遮蔽物に隠れ,動物認識の精度が低下する場合がある.一方,人間が視覚情報を用いて物体を認識する際,物体の一部が檻などの遮蔽物に隠れていても,遮蔽物を除去,補完し,物体を認識できることが知られている.そこで本研究では,コンピュータで画像から檻を除去することによる動物認識の精度向上を目指す.(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件)：
分類
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パターン認識
引用文献 (16件)：
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Krizhevsky, A., Sutskever, I. and Hinton, G. E.: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems 25 (Pereira, F., Burges, C. J. C., Bottou, L. and Weinberger, K. Q., eds.), Curran Associates, Inc., pp. 1097-1105 (online), available from <http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neuralnetworks.pdf> (2012).
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He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J.: Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification, 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1026-1034 (online), DOI: 10.1109/ICCV.2015.123 (2015).
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Ban, H., Yamamoto, H., Hanakawa, T., Urayama, S.-i., Aso, T., Fukuyama, H. and Ejima, Y.: Topographic Representation of an Occluded Object and the Effects of Spatiotemporal Context in Human Early Visual Areas, Journal of Neuroscience, Vol. 33, No. 43, pp. 16992-17007 (online), DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1455-12.2013 (2013).
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Simonyan, K. and Zisserman, A.: Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, International Conference on Learning Representations (2015).
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Szegedy, C., Vanhoucke, V., Ioffe, S., Shlens, J. and Wojna, Z.: Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision, 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2818-2826 (online), DOI: 10.1109/CVPR.2016.308 (2016).
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