一般物体認識に適したvisual wordの作成法(一般セッション5)
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概要
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制約の無い一般的な画像から対象物体の名称や領域などを認識する一般物体認識は,コンピュータビジョンの究極の課題の1つである.この分野の現在の主流な手法として局所特徴(Bag of Feature or BoF)+認識モデルの構築(pLSA,SVM,…etc)がある.認識精度を向上するために,新しい認識モデルの構築法等が次々と提案されてきている.様々な認識方法で共通して良く用いられる局所特徴の抽出部分では,現在主流として用いられている方法として,ランダムやエッジ、グリッド等を用いた中心点検出+ランダムスケール設定+SIFT特徴量記述といった方法が挙げられる.しかし,この方法では特徴点を中心とした周辺スケールに一致するような保障は無く,認識結果に悪影響があるのではないかと考えられる.そこで本論文では,一般物体認識に適した局所特徴の中心点とそのスケールを探す方法について考察する.共通のデータベースを用いて,提案手法の有効性を確認した.
- 2008-11-20
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
呉 海元
和歌山大学
-
呉 海元
和歌山大学 システム工学部
-
和田 俊和
和歌山大学
-
呉 海元
和歌山大学システム工学部
-
呉 海元
和歌山大学システム工学部情報通信システム学科
-
西村 朋己
和歌山大学システム工学部
-
呉 海元
和歌山大学・システム工学部
-
呉 海元
和歌山大学システム工学研究科
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