シーンコンテクストスケールを用いた画像分類
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概要
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画像から抽出した特徴量の密度が高いほど高性能な画像分類を実現することができる.テクストンは代表的な高密度の特徴量であり,近年ではテクスチャ解析や一般物体認識にも特徴量として多く用いられ,その有効性が確認されている.しかし,テクストンを抽出する際,テクストンのスケール最適化が考慮されていないため,画像群中でスーケル変化が大きい物体の認識は困難であり,性能低下の原因になる.そこで我々は,予め画像からシーンコンテクストスケールを求め,物体のスーケルによって異なるテキストンを用いる画像分類手法を提案する.提案手法の有効性を確認するためMSRC21のデータベースを用いた評価実験を行い,従来法に比べ画像分類に対する大幅な精度向上が得られることを確認した.
- 2011-01-13
著者
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