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物体認識

テクノロジーグループ

2020年1月13日

環境理解テクノロジーグループ

実環境・実空間をカメラで撮影し得られる画像から、そこにある多種多様な物体を常時まるごと認識・理解する画像認識・機械学習に関する研究開発を進めています。これにより、製造・物流・小売までモノの動きを捉えムダの無いサプライチェーンを実現したり、人や車の流れを把握し事故の無い安心・安全な街を実現するといった、社会システムの最適化を目指します。

研究テーマ紹介

少データ学習技術

近年、ディープラーニング技術が飛躍的な発展を遂げ、画像・音声認識をはじめとする幅広い分野で活用されています。しかし、学習データが少ない場合は高い認識精度が得られず、実用化を進める上での大きな課題となっています。NECでは、この課題を解決し、ディープラーニング技術の利用をより一層広げるために、データの生成や流用によって少ないデータを増強する技術開発に取り組んでいます。理化学研究所・革新知能統合研究センターとも連携し、少ないデータに対する機械学習の基礎から応用まで技術開発を進めています。

少データ学習技術

関連情報

高速カメラ物体認識技術

詳細は以下のページをご確認ください。

動きを止めず、リアルタイムな画像認識が可能に　高速カメラ物体認識技術

多種物体認識技術

詳細は以下のページをご確認ください。

多種物体認識技術

Publication

  • S. Shiraishi and K. Kikuchi: Classification System with Capability to Reject Unknowns: International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST) 2019
  • K. Higa, H. Satou, S. Siraishi, K. Kikuchi and K. Iwamoto: Anomaly Detection Combining Discriminative and Generative Models: International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST) 2019
  • M. Ishii, T. Takenouchi and M. Sugiyama: Zero-shot Domain Adaptation Based on Attribute Information: ACML2019 (pp. 473-488)
  • K. Higa and K. Iwamoto: Robust Estimation of Product Amount on Store Shelves from a Surveillance Camera for Improving On-Shelf Availability: IEEE Imaging Systems and Techniques (IST) 2018
  • T. Toizumi, S. Zini, K. Sagi, E. Kaneko, M. Tsukada and R. Schettini: Artifact-free Thin Cloud Removal using GANs: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2019
  • J. Piao, T. Inoshita and K. Iwamoto: Carried Object Recognition via Location Relation with Body Parts: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2019
  • G. Nakano and T. Shibata: Fast and Robust Homography Estimation by Adaptive Graduated Non-Convexity:IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2019
  • 並木重哲, 谷内田尚司, 柴田剛志，宮野博義 （NEC），石川正俊（東大）: 高速カメラを活用したリアルタイム画像認識手法: 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019)
  • M. Ishii and A. Sato: Training Deep Neural Networks with Adversarially Augmented Features for Small-scale Training Data: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2019
  • R. Ishiyama, T. Takahashi, Y. Kudo and K. Makino: Plain Tablet Authentication using Fingerprinting Illumination and Geometric Invariant Image Matching: International Conference on Optical and Photonic Engineering (icOPEN 2019)
  • 馬場崎康敬, 岩元浩太: 座標値回帰 CNN とヒートマップ回帰 CNN を統合した高位置精度なキーポイント検出方式: 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019)
  • T. Shibata, M. Tanaka and M. Okutomi: Unified Image Fusion Framework Based on Application-Adaptive Importance Measure: IEEE Transactions on Computational Imaging (Volume:5, Issue:1, March 2019, pp. 82-96)
  • R. Ishiyama, T. Takahashi, K. Makino, Y. Kudo, M. Kooper and D. Abbink: Medicine Tablet Authentication using "Fingerprints" of Ink-Jet Printed Characters: International Conference on Industrial Technology (ICIT) 2019
  • A. Sawada and T. Shibata: Overcoming Labeling Ability for Latent Positives: Automatic Label Correction along Data Series: International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM) 2019
  • S. Koturwar, S. Shiraishi and K. Iwamoto: Robust multi-object detection based on data augmentation with realistic image synthesis for point-of-sale automation: AAAI Conference on Artificial Intelligence 2019

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