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J-GLOBAL ID：201502215965002762   整理番号：15A0799293

畳込みニューラルネットワークを用いたシーン変化の検出

著者 (2件)： 櫻田健 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  岡谷貴之 (東北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： CVIM-196  ページ： VOL.2015-CVIM-196,NO.2 (WEB ONLY)  発行年： 2015年02月27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： 本稿はグリッド特徴を利用して各時刻一枚ずつの画像ペアからシーンの変化を検出する手法を提案する。自動のシーン変化の検出は都市管理や,災害の復旧,復興,減災において有用である。本研究の背景として,車載カメラの画像を用いて津波被災地の街並みの変化を可視化する目的がある。既存のシーン変化の検出手法は,街並みの3次元モデルや,異なる時刻のデータ間におけるピクセルレベルの位置合わせを必要とした。そのため,正確な3次元モデルが得られない本研究のようなケースには適用することが困難である。さらに,広域の3次元モデルの復元や,ピクセルレベルでの位置合わせは膨大な計算量を必要とする。これらの問題を解決するために,本研究では畳込みニューラルネットワークとスーパーピクセルセグメンテーションを統合した新しいシーン変化の検出方法を提案する。提案手法はシーンの3次元モデルやピクセルレベルでの位置合わせを必要とせず,計算量を大幅に削減できるため,津波被災地全体のシーン変化の推定を可能とする。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *変化 ,  *景観 ,  支配 ,  都市開発 ,  都市計画 ,  *災害復旧 ,  画像処理 ,  特徴抽出 ,  *検出 ,  *セグメンテーション ,  *分割 ,  レジストレーション【画像】 ,  地区
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク ,  *シーン変化 ,  都市管理 ,  *画像検出 ,  *シーンセグメンテーション ,  *スーパーピクセルセグメンテーション ,  位置合せ ,  被災地域

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  開発,再開発,都市整備  (RD02030V) ,  災害・防災一般  (RA02010Q)

引用文献 (28件)：

• 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., Bottou, L. and Weinberger, K., eds.), Curran Associates, Inc., pp. 1097-1105 (online), available from (http://papers.nips.cc/paper/4824imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf) (2012).
• Bengio, Y.: Learning deep architectures for AI, Foundations and trends® in Machine Learning, Vol. 2, No. 1, pp. 1-127 (2009).
• Zeiler, M. D. and Fergus, R.: Visualizing and understanding convolutional networks, ECCV, Springer, pp. 818-833 (2014).
• Agarwal, S., Snavely, N., Simon, I., Seitz, S. M. and Szeliski, R.: Building Rome in a day, ICCV, pp. 72-79(2009).
• Crandall, D., Owens, A., Snavely, N. and Huttenlocher, D.: Discrete-Continuous Optimization for Large-Scale Structure from Motion, CVPR, pp. 3001-3008 (2011).

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  シーン