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J-GLOBAL ID：201702291855582871   整理番号：17A0695506

大規模なデータセットの構築のための画像のフィルタリング手法

著者 (5件)： 柴山祐輝 (大阪府大 大学院工学研究科) ,  森本直之 (大阪府大 大学院工学研究科) ,  山田良博 (大阪府大 大学院工学研究科) ,  岩村雅一 (大阪府大 大学院工学研究科) ,  黄瀬浩一 (大阪府大 大学院工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： CVIM-207  ページ： Vol.2017-CVIM-207,No.30,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月03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： 一般物体認識において,高い認識精度を実現することは重要である。高い認識精度を実現するには,識別器に学習させるデータセットに正しくラベル付けされている必要がある。また,あるカテゴリに属する物体には,外見のパターンがいくつか存在することから,多様なデータを含んだ大規模なデータセットが必要となる。このようなデータセットを作る上で,大量にデータを集めることは比較的容易であるが,正しくラベル付けするには膨大なコストがかかり,容易でない。そこで本稿では,ラベル付けする手間を省き,多様なデータを含む大規模なデータセットを構築するための画像のフィルタリング手法を提案する。実験結果では,集める対象となる画像を約52%含む全体で21,786枚のデータセットをフィルタリングすることで,その画像を約64従って,提案手法では,集める対象となる画像の割合を約12%上げることができた。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  精度 ,  認識 ,  *フィルタリング ,  画像処理 ,  *集合 ,  データ蓄積 ,  大規模 ,  データ ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  情報 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *画像フィルタリング ,  *大規模データセット ,  *深層学習 ,  特徴量 ,  特徴量抽出

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (7件)：

• Schroff, F., Criminisi, A. and Zisserman, A.: Harvesting image databases from the web, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 33, No. 4, pp. 754-766 (2011).
• Chen, X., Shrivastava, A. and Gupta, A.: Neil: Extracting visual knowledge from web data, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 1409-1416 (2013).
• Iwamura, M., Tsukada, M. and Kise, K.: Automatic labeling for scene text database, Proceedings of the IEEE International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), pp. 1365-1369 (2013).
• Tsukada, M., Iwamura, M. and Kise, K.: Expanding recognizable distorted characters using self-corrective recognition, Proceedings of the IAPR International Workshop on Document Analysis Systems (DAS), pp. 327-332 (2012).
• Keller, J. M., Gray, M. R. and Givens, J. A.: A fuzzy k-nearest neighbor algorithm, IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, Vol. 4, pp. 580-585 (1985).

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  データセット ,  構築 ,  フィルタリング ,  手法