クラスタリングとBoostingを用いた高速、高精度な映像自己診断方式の提案
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概要
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本論文では,一般環境下での認識処理に対して診断要因とその程度とを陽に指定せずに入力映像の診断を行うことが可能な映像自己診断処理手法を提案する.映像監視のような一般環境化での認識用入力映像の診断は,診断対象映像の特徴がバリエーションに富んでいるため,異常の有無を特定することは容易であっても,具体的にどの特徴量によって判別すべきかを特定することは困難である.このような一般の複雑な入力に対する判別性能の点でk-最近傍識別法がすぐれているが,必要とする記憶容量と計算量が多い.そこで正常,異常各カテゴリに属するサンプル映像について事前にクラスタリングと判別分析学習を行って精度劣化をおさえながらカテゴリを代表するパラメータ数を減少させる.さらに各カテゴリ中のクラスタ間距離に基づいてカテゴリを識別する弱識別器を複数組構成し,それらのboosting学習を行うことでさらに精度向上をはかった.国内道路にて撮影した映像を用いて評価した結果,判別精度97%以上,かつ処理速度は同一学習データを利用するk-最近傍識別法の50倍以上となることを確認した.また一般的な非線型サポートベクターマシンによる判別性能と比較して,判別精度,処理速度ともに上回ることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-01-23
著者
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富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション
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富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション・中央大学研究開発機構
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榎本 暢芳
(株)東芝 産業システム杜
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仲川 崇史
電気通信大学
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富田 悦次
電気通信大学
-
富田 悦次
電気通信大学|中央大学研究開発機構
-
榎本 暢芳
(株)東芝 産業システム杜:電気通信大学
-
榎本 暢芳
(株)東芝 情報通信システム技術研究所
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