@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00102962,
 author = {栗原, 一貴 and 笹尾, 和宏 and 山本, 光穂 and 田中, 秀樹 and 奈良部, 隆行 and 國吉, 雅人 and 会田, 寅次郎 and 岡田, 裕子 and 高須, 正和 and 関, 治之 and 飯田, 哲 and 山本, 博之 and 生島, 高裕 and Kazutaka, Kurihara and Kazuhiro, Sasao and Mitsuo, Yamamoto and Hideki, Tanaka and Takayuki, Narabu and Masato, Kuniyoshi and Torajiro, Aida and Yuko, Okada and Masakazu, Takasu and Hal, Seki and Satoshi, Iida and Hiroyuki, Yamamoto and TakahiroIkushima},
 book = {エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2014論文集},
 month = {Sep},
 note = {本論文では，月および火星の衛星画像からあたかも知的生命体によって構築されたかのような構造物（擬似不自然構造物，pseudo-artificial structures)を自動検出する試みについて報告する．NASA Jet Propulsion Laboratory から公開されている観測データを対象として近年発展の著しいパターン認識手法である deep learning を採用し，顔認識技術として Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection，およびオブジェクト検出技術として 1000 種類の物体を検出可能な DeCAF (A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition)を適用することで，興味深い結果を得た．, In this paper, we report our trial to automate discoveries of "pseudo-artificial" structures, which are geographical patterns that seem to have been built by an intelligent life. State-of-art pattern recognition techniques based on deep learning such as Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection as our face detector, and DeCAF (A Deep Convolutional Feature for Generic Visual Recognition) for object detection among 1000 objects are applied to huge amount of satellite images that are available at NASA Jet Propulsion Laboratory. Many inspiring detection results are presented.},
 pages = {223--224},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Deep Learningに基づく画像認識を用いた月および火星表面の擬似不自然構造物探索},
 volume = {2014},
 year = {2014}
}