選択注視点における特徴ベクトルの階層化クラスタリング(テーマセッション(2),CVのためのパターン認識・学習理論の新展開)
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概要
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コンテントベース画像検索において,(i)検索の高速化及び(ii)検索における意味性を向上させるためには,画像の分類が必要不可欠となる.本研究では,画像の中から選択注視点を特定したのち,注視点とその周辺情報を特徴ベクトルとし,階層化クラスタリングにより画像を分類する.選択注視点とは,視覚内の,すなわち空間的なはずれ値である.本稿では,選択注視モデルを拡張し,時間的なはずれ値を検出するために,残差情報を用いた階層化クラスタリング手法を提案する.また,本稿では,獲得したカテゴリの重心ベクトルを用いた重み付けによる選択注視点の移動方法を述べる.結果,選択注視手法のはずれ値検出の考え方は,階層的なカテゴリの獲得に応用可能であることがわかった.また,獲得したカテゴリに属する注視点を画像の中から探索することが可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
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