食事画像の解析における特徴量選択の評価(画像処理,ITS画像処理,映像メディア及び一般)
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概要
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本研究は食事画像を利用して日々の食事状況を解析・可視化できるシステムの構築を目指している.提案するシステムでは,日常生活の画像群からの食事画像の抽出,含まれる料理のバランスの推定,そのバランスの可視化の3機能を有する.本論文ではこのシステムにおける食事画像の抽出・バランスの推定という画像解析において,画像認識で多く用いられているBags of Featuresモデルを用いた精度向上について述べる.実験の結果,食事画像の場合SIFT特徴などで用いられるDifference of Gaussian処理による特徴点検出が最も精度が高く,我々の従来手法より食事画像の抽出は5%,バランスの推定は7%精度が向上することがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-28
著者
-
相澤 清晴
東京大学大学院情報学環
-
山崎 俊彦
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
-
北村 圭吾
東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
-
相澤 清晴
東京大学 工学系研究科 電子情報工学専攻
-
相澤 清晴
東京大学新領域創成科学研究科
-
山崎 俊彦
東大 大学院情報理工学系研究科
-
山崎 俊彦
東京大学大学院情報理工学研究科電子情報学専攻
-
北村 圭吾
東京大学大学院情報理工学研究科電子情報学専攻
-
山崎 俊彦
東京大学大学院情報理工学研究科
-
相澤 清晴
東京大学大学院学際情報学府
-
山崎 俊彦
東京大学大学院学際情報学府
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