論文の概要: Invisible-to-Visible: Privacy-Aware Human Segmentation using Airborne Ultrasound via Collaborative Learning Probabilistic U-Net

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05293v1
• Date: Wed, 11 May 2022 06:42:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 05:41:38.615634
• Title: Invisible-to-Visible: Privacy-Aware Human Segmentation using Airborne Ultrasound via Collaborative Learning Probabilistic U-Net
• Title（参考訳）: 協調学習確率的u-netによる空中超音波を用いた可視・視認性:プライバシーを意識した人間の分節化
• Authors: Risako Tanigawa, Yasunori Ishii, Kazuki Kozuka and Takayoshi Yamashita
• Abstract要約: 本研究では,見えない情報,特に空中超音波による人体セグメンテーションのための新しい課題を提案する。 超音波画像は人物の位置を大まかに特定できるが、詳細な形状は曖昧である。 本稿では,超音波画像とセグメンテーション画像を同時に使用する協調学習確率的U-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21448246263952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Color images are easy to understand visually and can acquire a great deal of information, such as color and texture. They are highly and widely used in tasks such as segmentation. On the other hand, in indoor person segmentation, it is necessary to collect person data considering privacy. We propose a new task for human segmentation from invisible information, especially airborne ultrasound. We first convert ultrasound waves to reflected ultrasound directional images (ultrasound images) to perform segmentation from invisible information. Although ultrasound images can roughly identify a person's location, the detailed shape is ambiguous. To address this problem, we propose a collaborative learning probabilistic U-Net that uses ultrasound and segmentation images simultaneously during training, closing the probabilistic distributions between ultrasound and segmentation images by comparing the parameters of the latent spaces. In inference, only ultrasound images can be used to obtain segmentation results. As a result of performance verification, the proposed method could estimate human segmentations more accurately than conventional probabilistic U-Net and other variational autoencoder models.
• Abstract（参考訳）: カラー画像は視覚的に容易に理解でき、色やテクスチャといった多くの情報を得ることができる。 セグメンテーションなどのタスクで、高度に広く使われている。 一方,屋内の個人セグメンテーションでは,プライバシを考慮した個人データを収集する必要がある。 本研究では,見えない情報,特に空中超音波による人体セグメンテーションのための新しい課題を提案する。 まず、超音波を反射型超音波指向性画像(ultrasound image)に変換し、目に見えない情報からセグメンテーションを行う。 超音波画像は人の位置を大まかに識別できるが、詳細な形状は曖昧である。 そこで本研究では,超音波とセグメント画像を同時に使用し,潜在空間のパラメータを比較することで超音波とセグメント画像の確率分布を閉じる協調学習確率的u-netを提案する。 推論では、超音波画像のみを使用してセグメント化結果を得ることができる。 性能検証の結果,提案手法は従来の確率的u-netや他の変分オートエンコーダモデルよりも高精度に人間のセグメンテーションを推定できた。

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