亀裂検出の認識率改善に向けた Data Augmentation による影響

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-09-07
• タイトル: 亀裂検出の認識率改善に向けた Data Augmentation による影響
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Effects of Data Augmentation to Improve Recognition Rates for Crack Detection
• 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: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属: 奈良女子大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University
• 著者名: 石川, 史織; 千代延, 未帆; 飯田, 紗也香; 高田, 雅美
• 著者名(英): Shiori, Ishikawa; Miho, Chiyonobu; Sayaka, Iida; Masami, Takata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，コンクリート表面上の亀裂を画像データから検出するための認識器における，認識率改善を目的としている．認識器を開発する場合，正面から綺麗に撮られた画像を学習データとして用いることが一般的である．そのため，正面から綺麗に撮れていないぼけ画像をテストデータとする場合，認識率が下がる．この認識率低下を改善するために，学習データに加工した画像を混ぜる．本稿では，亀裂検出手法として畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network : CNN) を用いる．また，データセットとして，ピントが合ったコンクリート亀裂画像を用意する．この亀裂画像に対して，Gaussian フィルタ，鮮鋭化処理，Canny エッジ検出器，Laplacian フィルタを用いて画像加工を行う．これらの加工のうち，Gaussian フィルタは，ぼけ画像を生成するために用いられる．実験の結果，学習データに加工した画像を加えて学習させることで，ぼけ画像に対する亀裂検出の認識率が向上することを確認する．
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2022-MPS-140, 号 3, p. 1-6, 発行日 2022-09-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• 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