適応的学習による自己組織化マップの自動カテゴリ分類(一般セッション1,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
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概要
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本論文では,ART-2(Adaptive Resonance Theory)の追加学習機能,CPN(Counter Propagation Networks)の自己写像特性を組み合わせたネットワークを用いた,画像の自動カテゴリ分類手法を提案する.本手法では,SIFTによる128次元の特徴量から得られたコードブックに基づいた,SIFT記述子ベクトルのヒストグラムをART,CPNに与えることにより,ARTによる自動ラベリング,CPNによるカテゴリ間の空間的な関係の可視化を行い,unsupervisedによる自動カテゴリ分類を可能とする.Caltech画像セットを用いた評価実験では,ARTの分類粒度を決定するビジランスパラメータを変更することにより,冗長なカテゴリを抑制しつつ,CPNのカテゴリマップにより,自動的にカテゴリ空間を形成できることを示す.
- 2008-12-11
著者
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学システム科学技術学部
-
塚田 真敬
秋田県立大学システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県工業技術センター
-
塚田 真敬
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
-
佐藤 和人
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
間所 洋和
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
-
佐藤 和人
秋田県立大学
-
間所 洋和
秋田県立大学
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