サポートベクターマシンを用いたBag-of-Featuresにおける局所特徴の初期特徴選択(テーマ関連セッション1,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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局所特徴をSVMにより背景領域からの特徴と対象領域からの特徴に分類し利用する手法(初期特徴選択)を提案する.初期特徴選択の有効性を検証するために,UIUC Image Databaseを用いてSIFT特徴を車領域からのSIFT特徴と背景領域からのSIFT特徴に分類するSVMを作成し,SIFT特徴を用いたBag-of-Featuresの特徴選択に適用する実験を行った.この実験の結果,Bag-of-Featuresにおいて背景領域からのSIFT特徴をSVMで選択的に取り除くことにより,クラスタ数が少ない場合において従来手法よりも識別率を向上させることできた.
- 2009-03-06
著者
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栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
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栗田 多喜夫
筑波大学
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栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
鈴木 浩二
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
松川 徹
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory Agency Of Industrial Science And Technology
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