AdaBoostを用いた画像の印象を判定する算法(一般,膨大なデータから学ぶもの)

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概要

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本発表では、AdaBoostを用いて画像の印象を判定する方法について提案する。この方法では、画像を矩形領域に区切りそれらを組み合わせた部分領域を生成し、各部分領域ごとに特徴量を抽出する。弱識別器はこれらの部分領域と特徴量の部分ベクトルを組み合わせることで構成される。また、特徴量にはScalable ColorとEdge Histogramを用いて画像の各部分領域の色味とエッジから画像の印象判定を行う。実験結果からは、14種類の印象について提案したアルゴリズムを適用したところ平均で検出率61%、誤検出率5.6%程度であるという結果が得られた。
2008-06-12

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