パターン認識による映像自己診断方式(セッション3)

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概要

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• 一般環境下での映像が認識に適当か否かを診断する映像自己診断処理手法を提案する。対象とする映像は、異常有無の特定は可能であっても判別に有効な特徴を特定しにくいものであり、また診断処理には高速性が求められる。そこで提案手法では、あらかじめ異常有無のみを教示した映像サンプルに対して、非線型クラスタリングと判別分析学習を行っておき、未知入力に対しては判別空間上でのk-最近傍識別(k-NN法)を実施する。また未知入力に対する汎化性を保つ目的でのクラスタ数決定にAICを用いる。以上を国内道路での収集映像により評価した結果、照合精度94%以上、かつ通常のk-最近傍識別法にくらべ処理速度は約100倍となることを確認した。

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 2005-12-20

著者

• 谷口 恭弘

  株式会社東芝研究開発センター

• 滝沢 圭

  (株)東芝社会ネットワークインフラ社

• 谷口 恭弘

  (株)東芝研究開発センターマルチメディアラボラトリー

• 榎本 暢芳

  (株)東芝 産業システム杜

• 谷口 恭弘

  (株)東芝研究開発センター機械・システムラボラトリー

• 谷口 恭弘

  (株)東芝

• 榎本 暢芳

  (株)東芝 情報通信システム技術研究所

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