多重解像度セマンティックモデルを用いた画像のシーン認識(一般,First Person Visionのための認識・理解)
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概要
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計算機による画像認識を実現することにより画像検索等で応用が期待され,様々な手法が提案されている.画像認識には物体自体を認識する他に,風景を認識するシーン認識という分野が存在する.近年シーン認識の手法に,分割した局所画像から画像全体を認識するセマンティックモデルが提案された.しかしこの手法には静的なグリッドを用いるため幅広いシーン画像には対応しきれていないという問題がある.本研究ではそれを改良し,複数サイズの局所画像を用いる多重解像度セマンティックモデルという手法について述べる.この手法は分類結果が信頼できるかどうかを計算し,その結果をもとに最適なグリッド数を選択,分類する手法である.その手法と従来の手法との比較実験を行い,提案手法が優れていることを示す.
- 2010-05-06
著者
-
陳 延偉
立命館大学情報理工学部
-
韓 先花
立命館大学情報理工学部
-
田中 良幸
立命館大学理工学研究科
-
岡本 充史
立命館大学理工学研究科
-
阮 翔
オムロン株式会社
-
韓 先花
立命館大学理工学研究科
-
陳 延偉
立命館大学
-
韓 先花
立命館大学大学院情報理工学研究科
-
韓 先花
立命館大学 情報理工学部
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