モバイルカメラで撮影した看板画像の学習・判別手法に関する考察(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般)

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概要

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本稿では、看板画像の判別を目的とした、学習・判別手法について、モバイル環境での利用の観点から評価する。従来の代表的な手法である、フィッシャーの線形判別法(FLD)、部分空間法、投影距離法、LVQ、SVM、Naive Bayes(NB)、k-NNを用いて、判別の正確さを表す得点と学習時間・判別時間とを評価する。実験により、SVM、投影距離法、部分空間法、k-NN、NB、2クラスごとに次元圧縮を施した上でフィッシャーの線形判別法を適用する方法の得点が高い事を示す。次にk-NNとNBの学習時間・判別時間が短い事を示す。さらに、NBはk-NNに比べて、登録看板数の増加に対して、判別時間の増加が少ない点が有利である事を示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-11-12

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