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J-GLOBAL ID：201902276929954477   整理番号：19A2484303

深層学習を用いた高精度リアルタイム人物映像解析技術

Accurate Real-Time Video Analysis System to Recognize Road Relay Race Teams in Live Images Using Deep Learning

著者 (3件)： 山地雄土 (東芝) ,  小林大祐 (東芝) ,  佐藤誠 (日本テレビ放送網)
資料名： 東芝レビュー(Web)  (Toshiba Review (Web))
巻： 74  号： 5  ページ： 30-33 (WEB ONLY)  発行年： 2019年09月 
JST資料番号： U1316A  ISSN： 2432-1168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,スポーツ中継では,ICT(情報通信技術)を活用した戦況把握や,放送映像へ重畳表示するCG(コンピューターグラフィックス)の自動生成などの技術導入が始まっている。東芝は,駅伝競走(以下,駅伝と略記)番組制作の効率化を目的に,走行中の選手のチームをリアルタイムに自動識別する駅伝中継映像解析システムを開発した。駅伝は,選手同士の重なりが多く,日照条件の変化も大きいため,自動識別が困難なタスクである。開発したシステムは,選手同士が重なっても見えやすいユニフォーム領域を識別の対象とし,様々な日照条件下でのロゴや色について深層学習したモデルを用いることで,高精度にチームを識別する。実際の駅伝中継放送で実証実験を行った結果,適合率98.1%と実用的な性能が得られ,人手で行っていた記録作業を大幅に省力化できた。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  精度 ,  実時間処理 ,  画像分析 ,  動画像 ,  通信方式 ,  *物体認識 ,  *人間 ,  空間フィルタリング ,  追従制御 ,  画像処理システム
準シソーラス用語： *スポーツ選手 ,  映像解析 ,  高精度 ,  深層学習 ,  中継伝送

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (5件)：

• 大内一成,ほか.密集領域での動作を理解するためのハイブリッド型映像解析.東芝レビュー.2017,72,4,p.30-34. <https://www.toshiba.co.jp/tech/review/2017/04/72_04pdf/a08.pdf>, (参照 2019-05-20).
• Liu, W. et al. ′′SSD: Single shot multibox detector′′. European conference on computer vision (ECCV 2016) Proceedings Part1. Amsterdam, Netherlands, 2016-10, Springer. 2016, p.21-37.
• Pham, Q. V. et al. ′′DIET: Dynamic Integration of Extended Tracklets for Tracking Multiple Persons′′. 22nd International Conference on Pattern Recognition. Stockholm, Sweden, 2014-08, IEEE. 2014, p.1206-1211.
• He, K. et al. ′′Deep residual learning for image recognition′′. Proceedings of 2016 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR 2016). Las Vegas, NV, 2016-07, IEEE. 2016, p.770-778.
• Munkres, J. Algorithms for the assignment and transportation problems. Journal of the society for industrial and applied mathematics. 1957, 5, 1, p.32-38.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  リアルタイム ,  人物 ,  映像解析