複数の重み付け領域特徴量の組み合わせによる高速物体認識(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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本研究では,高速に学習や認識が可能で,なおかつ高い識別性能を持つ物体認識手法を開発する.本手法は,グリッド状に分割された画像の各領域内を複数の記述子を用いて表現し,それらの記述子の局所自己相関などの統計量を計算することで各領域の特徴量を得る.領域特徴量は重み付けマップを用いて重み付けされ一つの画像特徴量となる.各物体クラス毎に確率的線形判別分析により尤度関数を学習し,複数の特徴量をこの尤度関数を基盤としたナイーブベイズ識別器により統合する.物体認識における最も標準的なデータセットであるCaltech-101を用いて,本提案手法の性能を速度と精度の両面で検証し有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-11-19
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
-
國吉 康夫
東京大学大学院工学系
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