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講演抄録/キーワード
講演名 2017-06-02 14:50
ディープラーニングを用いたCG画像のリアリティの定量評価手法
佐藤正章井村誠孝関西学院大
抄録 (和) 3DCG技術の発展により,多様な物体や現象をCGで表現できるようになった.しかし,生成されたCG画像のリアリティを正確に評価する手法は確立されていない.一方,近年,深層学習を用いることで,人間を超えた画像識別性能をコンピュータが発揮した事例が報告されている.本発表では,ディープラーニングの高い画像識別能力を利用することで,CG画像のリアリティの定量的な評価を実現するフレームワークを提案し,CNNを用いた実装結果について述べる. 
(英) With the development of 3DCG technology, to express various objects and phenomena became possible. However, there is no method for quantitatively evaluating the reality of the generated CG image. On the other hand, in recent years, deep learning has been widely used to demonstrate image discrimination performance beyond human beings. In this paper, we propose a framework to realize quantitative evaluation of reality of CG image by utilizing deep learning that has high image discrimination ability and report implementation results using CNN.
キーワード (和) CG / リアリティ / 定量評価 / 深層学習 / CNN / / /  
(英) CG / Reality / Quantitative evaluation / Deep Learning / CNN / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
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研究会情報
研究会 HI IEICE-MVE VRSJ  
開催期間 2017-06-01 - 2017-06-02 
開催地(和) 東京大学 弥生講堂アネックス セイホクギャラリー 
開催地(英) Yayoi Auditorium, Ichijo Hall / Annex 
テーマ(和) 人工現実感,エンタテイメント,メディアエクスペリエンスおよび一般(電子情報通信学会MVE研究会, 情報処理学会EC研, 情報処理学会HCI研, ヒューマンインタフェース学会SIGDeMO, VR学会と連催) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-MVE 
会議コード 2017-06-MVE-HI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ディープラーニングを用いたCG画像のリアリティの定量評価手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Quantitative evaluation method of the reality of CG images using deep learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CG / CG  
キーワード(2)(和/英) リアリティ / Reality  
キーワード(3)(和/英) 定量評価 / Quantitative evaluation  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(5)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 正章 / Masaaki Sato / サトウ マサアキ
第1著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 井村 誠孝 / Masataka Imura / イムラ マサタカ
第2著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-06-02 14:50:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IEICE-MVE 
資料番号  
巻番号(vol) vol.41 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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