テクスチャ識別のためのマスクパターンによる特徴抽出法(テーマ関連セッション(1))
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概要
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マスクパターンによるテクスチャ識別のための特徴抽出法を提案する.提案手法では3×3サイズの223個のマスクパターンを基本として複数のサイズのパターンを作成し,各サイズのマスクから10個の付加特徴を含め最高233個の特徴を抽出する.これらの異なるサイズのマスクから抽出される特徴を複合的に利用して多重解像度化特徴を構成する.提案手法は画像の周波数解析手法における変換基底をマスクパターンによって表現したことに相当し,算出される特徴量は画像に含まれる各パターンのパワースペクトルに対応している.テクスチャ識別実験ではGaborなどの他特徴よりも高い識別率を得た.さらに提案特徴に対して特徴選択を適用することで,少ない特徴数で高精度の識別が行えることを確認した.また異なる光源下で撮影された画像の識別実験においても良好な結果が得られ,提案手法は高い識別能力を持つとともに実環境における利用可能性の点においても優れていることが示された.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2004-09-10
著者
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設
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長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究施設
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長谷川 修
東京工業大学大学院 理工学研究科像情報工学研究施設
-
豊田 崇弘
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
長谷川 修
東京工業大学大学院理工学研究科像情報工学研究施設:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門:科学技術振興事業団さきがけ研究21
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
長谷川 修
東京工業大学
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