Locality-Sensitive Hashing を利用した静止画像からのオブジェクト概念発見(文字とドキュメントの認識・理解))
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
静止画像に対して、モデルを教示することなく、オブジェクト概念を発見する手法を提案する。本提案手法では、ユークリッド空間内で指定された点に対して最近点を見つける確率的近似アルゴリズムとして注目されているLocality-Sensitive Hashingを利用する。具体的には、まず、領域分割済みの画像の画素を対象としてLSHを適用し、近くの画素同士をクラスタにしてオブジェクトのコンポーネント(部品)として取り出す.次に、コンポーネントに対して、LSHを適用し、近いコンポーネント群をクラスタにしてオブジェクト概念の候補を抽出する。最後に、複数個出現したオプジェクト概念候補を有効なオプジェクト概念として発見する。本手法は、オブジェクト抽出時にコンポーネント間の厳密な位置関係を見ないので、回転、平行移動に対してロバストにオブジェクト概念を発見できる。
- 2004-02-13
論文 | ランダム
- 15a-K-3 SeTe ring 分子からなる結晶の固相・固相相転換
- 15a-K-2 Trigonal Se における分子間、分子内距離の圧力依存性
- 5a-D-15 α-monoclinic Seの構造の温度依存性
- 5a-D-14 高圧下におけるα-monoclinic Seのラマンスペクトル
- 3a-B3-2 高圧下におけるイオウのラマンスペクトル