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J-GLOBAL ID：202002224041913904   整理番号：20A1330948

誘目度評価モデルを応用した食事領域抽出

Food Region Extraction by Applying Saliency Detection Model

著者 (3件)： 二神拓也 (大阪電通大) ,  北田絢子 (大阪電通大) ,  早坂昇 (大阪電通大)
資料名： システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Annual Conference of the Institute of Systems, Control and Information Engineers (CD-ROM))
巻： 64th  ページ： ROMBUNNO.GS01-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： X0014B  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： 本論文では,誘目度評価モデルから得たsaliency mapに基づく自動食事領域抽出法を提案し,画像上の人間の眼を誘引する領域を推定している。提案手法は,Saliconデータセットにより訓練された畳込みニューラルネットワークに基づくMSIから得られるsaliency mapを閾値化することにより,食事領域を抽出することを実験により決定した。また,閾値は平均誘目度評価値に基づくことを示唆した。従来法および提案した方法による抽出精度の確認により,従来法と比較して,提案方法は240食事画像の平均抽出精度を2.0%増加させた。また,本法が,食事領域を繰り返し精製できるGrabCutを用いて抽出精度を増加させる可能性も議論した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  特徴抽出 ,  食品 ,  変換 ,  ニューラルネットワーク ,  自動化 ,  画像処理 ,  性能 ,  食事
準シソーラス用語： *領域抽出 ,  顕著性マップ ,  二値化処理 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  誘目性

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 評価モデル ,  応用 ,  食事 ,  領域抽出