ロボットビジョンのシーン記述におけるSIFT特徴点の選択(テーマセッション関連,一般物体認識・画像特徴量)
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概要
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本論文では,OC-SVM(One Class-Support Vector Machines)を用いて,一般物体認識に有効なSIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特徴点を選択する手法を提案する.我々は,ART-2(Adaptive Resonance Theory-2)とCPN(Counter Propagation Networks)を組み合せた教師なしカテゴリ分類法を提案した.従来手法では非注目領域の特徴点が分類に影響を与える.提案手法では検出された特徴点から注目領域の特徴点を選択することにより,カテゴリ分類に有効な特徴記述をする.評価実験では,Caltech-256データセットと移動ロボットから得られる時系列画像のカテゴリ分類において,従来手法と比べて分類精度が向上し,ロボットビジョンにおけるカテゴリ分類に有効であることを示す.
- 2009-11-19
著者
-
内海 祐哉
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
-
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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