相補的な視覚的学習による複数の認識手法の統合(画像認識,コンピュータビジョン)
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概要
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本論文では,汎用的で正確な物体認識手法の構築を目的として,機械学習を用いて効果的に画像中の物体を認識するための視覚的学習法を提案する.一般に,実世界に存在する物体は非常に複雑であり,単一の特徴を用いて正しく認識することは困難である.実際,人は様々な特徴を認識に用いている.そこで,様々な特徴に基づく認識手法を効果的に統合するために,相補的学習法を提案する.相補的学習法では,それぞれ異なる特徴を用いた複数の分類器が互いの欠点を補うように学習するため,従来の投票法などの単純な統合手法に比べて,高い認識精度を実現できる.また,相補的学習を用いて統合するための認識手法として,物体の形状と領域特徴に基づく2種類の認識手法を提案し,実世界の物体を用いた認識を行う.更に,多数の認識手法を用いることが可能となるように相補的学習法を拡張し,その有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-11-01
著者
-
上原 邦昭
神戸大学大学院自然科学研究科
-
野宮 浩揮
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
野宮 浩揮
京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科
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