複数特徴量の融合および階層的分類法によるシーン認識(一般,First Person Visionのための認識・理解)
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概要
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近年デジタルカメラの機能の一部として自動シーン認識が注目されている.自動シーン認識はコンピュータビジョンにおいて高度な処理であり,未解決の困難な問題である.従来の手法では一般的にカラーヒストグラムやテクスチャ,エッジなどの大域的な特徴量を使用して画像を表現し,ベイズ法やニューラルネットワーク,SVMなどの分類器を用いてどのシーンであるかを認識している.しかし,実用アプリケーションとして認識率は十分とは言えない.そこで本研究の提案法では大域的な特徴量であるカラーヒストグラムと局所的な特徴量であるBag of Featuresを重み付き融合し,階層的分類法により分類器をシーンの特性に最適化する.提案法による実験では認識率の改善を示すことができた.
- 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
-
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
-
菊谷 八重
立命館大学情報理工学部
-
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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