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J-GLOBAL ID：201802238087749818   整理番号：18A0090699

3D物体認識に適用した畳込みニューラルネットワークの精度に及ぼす雑音とこう合の影響の研究【Powered by NICT】

A study of the effect of noise and occlusion on the accuracy of convolutional neural networks applied to 3D object recognition

著者 (12件)： Garcia-Garcia Alberto (3D Perception Lab, University of Alicante, Spain) ,  Garcia-Garcia Alberto (Department of Computer Technology, University of Alicante, Spain) ,  Garcia-Rodriguez Jose (3D Perception Lab, University of Alicante, Spain) ,  Garcia-Rodriguez Jose (Department of Computer Technology, University of Alicante, Spain) ,  Orts-Escolano Sergio (3D Perception Lab, University of Alicante, Spain) ,  Orts-Escolano Sergio (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Alicante, Spain) ,  Oprea Sergiu (3D Perception Lab, University of Alicante, Spain) ,  Oprea Sergiu (Department of Computer Technology, University of Alicante, Spain) ,  Gomez-Donoso Francisco (3D Perception Lab, University of Alicante, Spain) ,  Gomez-Donoso Francisco (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Alicante, Spain) ,  Cazorla Miguel (3D Perception Lab, University of Alicante, Spain) ,  Cazorla Miguel (Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of Alicante, Spain)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 164  ページ： 124-134  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,不利な条件の影響,実世界シーンを特性化し,3Dオブジェクトクラス認識に適用した畳込みニューラルネットワークの精度の研究を行った。最初に,ネットワークに供給する3Dデータを表現する可能な方法を議論した。添加では,試験すべき集合表現を提案した。これら表現は格子状構造(固定および適応)と格子の各セル(二元および正規化点密度)の占有率の測定で構成されている。その後,Caffeを用いた3次元物体認識のための畳込みニューラルネットワークを提案し,実装する。最後に,一般的なRGB-Dセンサを特徴とする3D CADモデルデータセット,Princeton ModelNetプロジェクト,総合的にシミュレートするオクルージョンと雑音モデル上のネットワークの性能の詳細な研究を行った。結果は,適切な表現を選択するならば,3Dデータのための体積表現は認識過程に重要な役割を果たし,畳込みニューラルネットワークは,雑音やオクルージョンに対してロバストで大きくできることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *物体認識 ,  正規化 ,  *雑音 ,  センサ ,  キャラクタリゼーション ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  占有率 ,  ロバスト性 ,  オクルージョン ,  *ニューラルネットワーク ,  *三次元
準シソーラス用語： 雑音モデル ,  三次元CAD ,  三次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深い学習 ,  3D物体認識 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  雑音 ,  オクルージョン ,  Caffe

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3D物体 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  雑音 ,  こう合 ,  研究