多重カテゴリに基づく画像検索法の提案(テーマセッション(5))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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一般に,一枚の画像は同時に複数のカテゴリに分類可能である.従って,多重カテゴリを考慮した画像分類を実現することによって,画像の内容を適切に反映した検索が可能になる.そこで,テキストの多重カテゴリ分類手法の中からパラメトリック混合モデル(PMM)に着目し,画像への適用法を検討した.PMMは多重カテゴリの生成モデルを考慮してあることに特徴があり,ここでは色ヒストグラム(RGB64階調)を特徴量として選択した.10カテゴリによる予備的な実験を行った結果.PMMによる多重分類結果は定性的に見て妥当なものであった.従って,より適切な特微量を用いた場合,PMMによる多重カテゴリ分類を有効に活用できる可能性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-02
著者
-
坂野 鋭
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ技術開発本部
-
坂野 鋭
株式会社nttデータ
-
田中 宏征
株式会社nttデータ技術開発本部
-
大塚 作一
(株)NTTデータ
-
大塚 作一
株式会社NTTデータ技術開発本部
-
大塚 作一
株式会社nttデータ 技術開発本部
-
大塚 作一
鹿児島大学大学院理工学研究科
-
田中 宏征
株式会社nttデータ
-
坂野 鋭
Nttデータ通信株式会社
-
坂野 鋭
NTTデータ通信株式会社 情報科学研究所
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