| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-02-10 10:15
Deep Neural Networkを活用した商品領域抽出の改良に向けた検討
○加藤稜久・二神拓也（愛知学院大） |
| 抄録 |
（和） |
本論文では，オンラインフリーマーケットで使用される商品画像から商品を画素単位で高精度に抽出する手法を提案する．提案手法は，商品とそれ以外の背景を特徴空間上で分離するためにLDAを活用する．LDAで変換された特徴量を，グラフ理論が応用されたGrabCut に利用する．提案手法の有効性を確認するために，深層学習を用いた従来の商品領域抽出と性能を比較した．その結果，提案手法は従来手法と比べて商品領域の抽出精度を1.9%向上させた． |
| （英） |
In this paper, we propose a method, which can extract product regions at pixel-wise level from images uploaded to online market places. Based on LDA transformation, the proposed method creates effective features for GrabCut to improve the product extraction accuracy. To confirm an effectiveness of the proposed method, an experiment using 72 product images was performed. The results indicated that the proposed method increased the accuracy by 1.9% compared with the conventional product region extraction. |
| キーワード |
（和） |
商品領域抽出 / SegNet / テクスチャ解析 / LDA / GrabCut / / / |
| （英） |
Product region extraction / SegNet / Texture analysis / LDA / GrabCut / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 48, no. 4, ME2024-3, pp. 8-11, 2024年2月. |
| 資料番号 |
ME2024-3 |
| 発行日 |
2024-02-03 (ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
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