Web上の大量画像を用いた特定物体認識手法による一般物体認識
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概要
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本研究の目的は,同一インスタンス検索のための特定物体認識手法を Web から収集した大量の画像に適用することで,カテゴリー分類である一般物体認識が実現可能かどうか検証することである.本研究では,収集した画像の局所特徴をデータベース化し,未知画像の局所特徴を 4000 万点以上ものデータベース化した局所特徴に対して近似最近傍探索を行うことで,類似特徴をもつカテゴリーに投票を行い,投票数による画像のカテゴリー分類を行った。独自に構築した 5 カテゴリー約 7 万枚のデータセットを用いて,Bag-of-feautres による一般的な手法の分類率 66.9% に匹敵する,60.1% の分類率が得られた
- 2010-05-20
著者
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院情報工学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学電気通信学部情報工学科
-
柳井 啓司
電気通信大学
-
秋山 瑞樹
電気通信大学院情報理工学研究科総合情報学専攻
-
柳井 啓司
電気通信大学大学院総合情報学専攻
-
秋山 瑞樹
電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻
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