4 0 0 0 OA 深層学習を用いたアボカドの追熟段階分類手法の提案
- 著者
- 杉本 隼斗 久野 文菜 谷口 航平 濱川 礼
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)
- 巻号頁・発行日
- pp.1F3OS2a01, 2020 (Released:2020-06-19)
本研究では、アボカドの食べ頃判断支援を目的とした深層学習によるアボカドの追熟段階分類手法を提案する。アボカドは収穫後、追熟を経て食べ頃を迎える果物であり、一般消費者に食べ頃の見極めが要求される。アボカドの食べ頃を見極めるには、主に果皮の色や質感、硬度などが指標とされる。しかし、これらの指標は曖昧であり、熟練者でなければ正確な判断は困難である。 このような問題に対し、様々な追熟段階分類手法が提案されているが、特殊デバイスが必要とされる手法が多く、一般消費者が手軽に利用可能な手法は少ない。また、深層学習の画像認識による手法は提案されていない。深層学習は高精度な分類が期待され、一度データを学習させたモデルを利用すれば、ユーザは画像入力のみで出力結果を得ることが可能であるため、アボカドの追熟段階分類においても有効であると考えた。 そこで本研究では、深層学習を用いたアプローチによってアボカドの追熟段階分類を行った。深層学習はアボカドの果実検出にYOLOv3、追熟段階分類にVGG19を使用した。評価の結果、果実検出では高精度な検出が可能となったが、追熟段階分類では多くの改良点が残る結果となった。
1 0 0 0 図形の構造を考慮した絵描き歌自動生成システム
- 著者
- 久野 文菜 近藤 拓弥 松本 拓磨 山本 玲 畑中 衛 濱川 礼
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.61, no.3, pp.737-745, 2020-03-15
本論文では任意の画像から,画像内に存在する物体の図形の構造を考慮した絵描き歌を自動生成するシステムについて述べる.相手に物事を説明するシーンにおいて,口頭のみでの説明と比べ,それに絵を加えた説明のほうが聞き手に強い印象を与えることができる.しかし絵を描くことに対して苦手意識を持つ人は,絵を描いて説明するということに対し羞恥心を感じ,口頭のみでの説明を行わざるを得なくなる.そこで我々は絵を描くことに対して苦手意識を持つ人が気軽に絵を練習できる方法として絵描き歌を提案する.任意の絵に対して,いちいち絵描き歌を人が作成するのは非常に手間がかかるため,我々は任意の画像から自動で絵描き歌を生成するシステムを開発した.さらに物体の構造に着目することでより人間に理解しやすい絵描き歌手法を提案する.従来の絵描き歌の歌詞は物体を構成するパーツの形状をとらえて作成されており形状に対するユーザの理解を促進するが,絵を描くのに必要な『位置関係』については触れられていないため,本手法では従来の歌詞に加えてパーツの位置関係も明示することにより,さらに詳しく物体の特徴をとらえることを可能にした.ユーザは絵描き歌にしたい対象を撮影し,システムに入力する.システムはユーザが撮影した画像を受け取り,パーツ分けをする.その後パーツごとの構造(形状・位置関係)を取得し,それに合わせた歌詞を自動生成する.本システムについて評価を行った結果,本システムを利用することにより絵を描くことに対する苦手意識の低減につながることが確認できた.