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J-GLOBAL ID：201702214998589348   整理番号：17A1468489

Deep Extreme Learning Machineに基づくサッカー映像に撮像されたフィールド位置の推定に関する検討

著者 (4件)： 鈴木元樹 (北大 大学院情報科学研究科) ,  高橋翔 (北大 数理・データサイエンス教育研究セ) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 41  号： 29(ME2017 90-108)  ページ： 25-28  発行年： 2017年08月29日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,Deep Extreme Learning Machine(DELM)に基づいて,サッカー映像に撮像されたフィールド位置を推定する手法を提案する。提案手法では,サッカーフィールドのモデルからフィールドラインの形状を表現する特徴をHough変換および(2D)²PCAを用いて算出し,その特徴に基づいてDELMを構築することでフィールド位置を推定する。Hough変換および(2D)²PCAを用いることで,フィールド位置の推定に有効な特徴量が算出可能となる。さらに,深層学習手法の一つであるDELMを用いることで従来の機械学習やテンプレートマッチングに基づく手法よりもフィールド位置を精度良くかつ少ない計算量で推定可能となる。本稿の最後では,実際のサッカー映像を用いた実験を行い,提案手法の有効性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  *画像認識 ,  物体認識 ,  撮像 ,  サッカー ,  映像 ,  競技場 ,  位置測定 ,  位置決め ,  特徴抽出 ,  Hough変換 ,  *深層学習 ,  位置推定 ,  スポーツ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (12件)：

• [1] H. Jiang, Y. Lu, and J. Xue, “Automatic soccer video event detection based on a deep neural network combined CNN and RNN,” in Proceedings of IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2016, pp. 490-494. \n
• [2] C.M. Chen and L.H. Chen, “A novel approach for semantic event extraction from sports webcast text,” Multimedia tools and applications, vol. 7, no. 3, pp. 1937-1952, 2014. \n
• [3] M. Tavassolipour and M. Karimian, and S. Kasaei, “Event detection and summarization in soccer videos using Bayesian network and Copula,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 24, no. 2, pp. 291-304, 2014. \n
• [4] A. Ekin, A.M. Tekalp, and R. Mehrotra, “Automatic soccer video analysis and summarization,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 12, no. 7, pp. 796-807, 2003. \n
• [5] T.D’Orazio and M. Leo, “A review of vision based systems for soccer video analysis,” Pattern Recognition, vol. 43, no. 8, pp. 2911-2926, 2010. \n

タイトルに関連する用語 (5件)： サッカー ,  映像 ,  撮像 ,  フィールド ,  推定