Extraction of Combined Features from Global/Local Statistics of Visual Words Using Relevant Operations
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概要
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This paper presents a combined feature extraction method to improve the performance of bag-of-features image classification. We apply 10 relevant operations to global/local statistics of visual words. Because the pairwise combination of visual words is large, we apply feature selection methods including fisher discriminant criterion and L1-SVM. The effectiveness of the proposed method is confirmed through the experiment.
- （社）電子情報通信学会の論文
- 2010-10-01
著者
-
栗田 多喜夫
筑波大学
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栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
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栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
Kurita Takio
Department Of Information Engineering Hiroshima University
-
Kurita Takio
Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory Agency Of Industrial Science And Technology
-
MATSUKAWA Tetsu
School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
-
Matsukawa Tetsu
School Of Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究科
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院情報部門
-
栗田 多喜夫
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
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