著者

初田 慎弥 大野 真史 泉 知論 孟 林

出版者

一般社団法人 映像情報メディア学会

雑誌

映像情報メディア学会技術報告 41.27 映像表現&コンピュータグラフィックス (ISSN:13426893)

巻号頁・発行日

pp.25-28, 2017 (Released:2021-08-25)

参考文献数

12

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外来生物であるアライグマが国内で繁殖し,農作物や建造物などに被害を及ぼしている.我々は野外カメラ・監視カメラの高度化により,生態や分布の分析,迅速かつ的確な対応に貢献することを目指す.本稿では,監視カメラ等組込みシステム向けの害獣の自動検出手法を検討する.一般的な画像認識手法に倣い,特徴量抽出にはHOG (Histograms of Oriented Gradients) を用い,分類にはSVM (Support Vector Machine)またはNN (Neural Network)を用いる.併せて近年注目されている深層学習の一種であるCNN (Convolutional Neural Network) を用いた特徴量抽出・分類も試行する.飼育施設で撮影したアライグマおよびタヌキの画像を学習・テストデータとし,HOG+SVM では 89.8%, HOG+NN では 88.5%, CNN では94.5% の正答率を得た.PC上での評価では,実行時間はそれぞれ111ms, 0.681ms, 11.9ms であった.

著者

岸 雅大 石井 康史 孟 林 山崎 勝弘

雑誌

第79回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, no.1, pp.285-286, 2017-03-16

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本研究では、甲骨文字原画像の各画素から近傍のベクトルを算出し、それらを合成する事により特徴点の抽出を行う。また、それらを用いて文字に含まれる線の本数を検出する。さらに、1000文字分のテンプレート画像と特徴を保存した甲骨文字データベースから、抽出した特徴を用いて類似するテンプレートの検索を行う。本手法では、甲骨文字の原画像を細線化し、ラスタスキャンを行って各画素の周囲のベクトルを合成する。そのベクトルの向きと大きさを用いて特徴点の抽出を行い、それらの特徴点から、文字に含まれる線の本数を算出する。最後に、抽出した特徴を用いて類似するテンプレート画像を甲骨文字データベースから検索する。