@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00174423,
 author = {原, 崇之 and 柿沼, 明宏 and 田中, 伶実 and 上条, 直裕 and Takayuki, hara and Akihiro, Kakinuma and Satomi, Tanaka and Naohiro, Kamijo},
 issue = {14},
 month = {Aug},
 note = {全天球画像を閲覧する際の初期視点を画像の内容に応じて適応的に生成する方法を提案する．従来のクロッピング技術は一般的な画角で撮影された平面画像を対象としており，全天球画像に直接適用することができない．提案手法では，全天球画像を複数の平面画像に分割し，個々の画像における処理結果から画像間の相互関係を考盧して大局的な顕著性マップを算出し，視点を生成する．これらの一連の処理を 1 つの深層ニューラルネットワークで構成し学習することで，全体最適された視点生成処理系を得る．実験により，提案手法は人手で設定された初期視点を効果的に推定でき，官能評価により，生成された視点は 87％が許容可能であることを示す．, We present an automatic initial view generation method for a 360 degree panoramic image adaptive to the image contents. Conventional image cropping methods cannot be adapted to the 360 degree panoramic image, because these methods are designed for plane images of typical angle of view. Our method first extracts partial features for each plane image which is re-projected from an input image, then integrates a global saliency map by considering correlation between the planes, which finally delivers an initial view. These processes are constructed by a deep neural network to acquire an overall optimized processing system. Experiments show the proposed method estimates initial views generated by humans effectively and 87% of automatically generated initial views are acceptable to users in subjective assessments.},
 title = {全天球画像の初期視点の自動生成},
 year = {2016}
}