Bag-of-Keypoints表現を用いたWeb画像分類(卒論セッション)
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概要
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近年,デジタル画像の爆発的な増大によって,実世界の一般的な画像に対する認識技術への要求が高まっている.そこで,本研究では,新しい認識の手法としてG.Csurkaらによって提案されたbag-of-keypoints手法を利用して,Webから収集した一般的な画像に対して画像分類実験を行った.Bag-of-keypoints手法によって画像特徴量を抽出し,SVMによって分類実験を行った結果,100クラスの分類において分類率51.1%を実現した.
- 2007-05-14
著者
-
上東 太一
電気通信大学大学院情報工学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院情報工学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学電気通信学部情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院電気通信学研究科情報工学専攻
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