<i>D_Find Obj</i>:深層学習による物体検出で物の追跡手法と物探し支援システム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-03-22
• タイトル: <i>D_Find Obj</i>:深層学習による物体検出で物の追跡手法と物探し支援システム
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 中京大学工学部情報工学科
• 著者所属: 中京大学大学院工学研究科情報工学専攻
• 著者所属: 中京大学工学部情報工学科
• 著者名: 加藤, 綾規; 中山, 裕貴; 濱川, 礼
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では深層学習を用いた物体検出で物を追跡して，物探しを支援するシステム「D_Find Obj」について述べる．無くしやすい物の例としてリモコンやスマートフォンがある．これらは使用位置が決まっておらず，使用後に置いたり，仕舞ったりする場所が分散しやすい．その結果，再び使用する際にどこに置いたのかを忘れてしまい物探しを行わなければならない．物探しという行為は日常的に行われており，多くの時間をかけている．そのため，世の中には，物探しの時間を減らすための商品も出ている．例えばタグを物に取り付けて追跡する商品があるが，探すもの全てにタグを取り付ける必要があること，タグを取り付けることで使いづらくなる，などのデメリットが存在する．そこで「D_Find Obj」では部屋全体の様子が分かるようにカメラを設置して映像から物を追跡することで，装置を取り付けるなどのユーザの手間を軽減し，物には何も付加することなく物探しの支援を可能にする．「D_Find Obj」は物探しを行う時にユーザが見て瞬時に物の場所が分かるように部屋全体の画像内に矩形を描画して場所を示す画像と検出されたときの人の様子が分かる動画をユーザに提供する．深層学習を用いた物体検出には学習したモデルが必要となるため，「D_Find Obj」を使用するユーザは事前に追跡して欲しい物を登録する．登録には追跡する物の名前と画像を入力する．モデルを作成する時に必要になる訓練データは大規模データセットのクラス名と入力したクラス名を参照してデータを取得した．また，物体検出を行う際にはユーザが追跡して欲しい物と異なる物を検出してしまうことがある．例えばリモコンを検出すると，テレビやエアコン，レコーダーなどの様々なリモコンを検出してしまう．そこで追跡して欲しい物の画像と検出した画像の類似度を求め閾値を取ることで誤検出を減らした．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2021-ICS-202, 号 4, p. 1-8, 発行日 2021-03-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会