Graph Cutsを用いたBag-of-Keypoints法の特性改善に関する検討(認識・抽出,視覚情報処理,画像メディア処理・符号化,一般)
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概要
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本研究では、一般物体認識で用いられるBag-of-Keypoints法の前処理として、Graph Cutsを用いて画像中の物体領域を自動抽出する手法を提案する。Graph Cutsをはじめとする領域分割は物体認識の前処理として有効であるとされている。注目すべき物体は画像の中心付近に存在し易いという仮定のもと、画像の中心と四隅にseedを与えることで、大きなエッジで領域分割を行う。その領域分割の結果から色分布を取得し、再度Graph Cutsを行うことによって精度を向上させる。評価実験により、Bag-of-Keypoints法の識別率が向上したことを示す。
- 2010-03-08
著者
-
甲藤 二郎
早稲田大学基幹理工学研究科
-
佐藤 元昭
早稲田大学理工学術院
-
藤川 哲也
早稲田大学理工学部
-
甲藤 二郎
早稲田大学理工学術院
-
藤川 哲也
早稲田大学基幹情報理工学研究科
-
甲藤 二郎
早稲田大学基幹情報理工学研究科
-
甲藤 二郎
早稲田大学
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