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J-GLOBAL ID：201702241449256395   整理番号：17A1913663

CNNの特徴マップを用いた回転角推定の連続実行による回転画像認識

Rotated Image Recognition by Continuous execution of Angle Estimation Using a Feature Map with CNN

著者 (2件)： 片山錦 (金沢大) ,  山根智 (金沢大)
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： 293(IBISML2017 35-89)  ページ： 215-218  発行年： 2017年11月02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： Convolutional Neural Network(CNN)の利用による特徴抽出によって一般物体認識ではめざましい成果を上げている。しかしながら,CNNによって画像内である程度の歪みに対処し位置の不変性を得られても回転画像による多様性を吸収するには十分とは言えなかった。本研究では,回転していない画像によって学習させたCNNより得られる特徴マップから回転画像の回転角を推定するネットワークを付加することによって入力画像を複数回修正し,回転した画像認識においても十分な精度を持つモデルの学習が可能となった。またCNNから得られる特徴マップが回転角推定に十分有用であるあることを検証した。(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  地図 ,  *回転角 ,  特徴抽出 ,  *画像認識 ,  *推定 ,  画像補正 ,  物体認識 ,  多様性 ,  分類 ,  一般物体認識
準シソーラス用語： CNN ,  クラス分類 ,  画像修正 ,  特徴マップ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (7件)：

• Nishiki Katayama, Satoshi Yamane. ′′Recognition of Rotated Images by Angle Estimation Using Feature Map with CNN′′, IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics, 2017
• K. Fukushima: ′′Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position′′, Biological Cybernetics, 36[4], pp. 193-202 (April 1980).
• LeCun, Yann, et al. ′′Backpropagation applied to handwritten zip code recognition.′′ Neural computation 1.4 (1989): 541-551.
• Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. ′′Gradient-based learning applied to document recognition.′′ Proceedings of the IEEE, 86(11):2278-2324, November 1998.
• Marcos, Diego, et al. ′′Rotation equivariant vector field networks.′′ arXiv preprint arXiv:1612.09346 (2016).

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  特徴マップ ,  回転角 ,  推定 ,  画像認識