局所的な事後確率の高次相互相関特徴によるシーン識別(一般セッション,文字・文書の認識・理解)
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概要
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局所的な事後確率の高次相互相関特徴を用いたシーン識別法を提案する.著者らは,局所的な事後確率の高次自己相関を用いた特徴としてPHLAC特徴を提案した.PHLACにおける高次相関の計算では,単一の事後確率画像毎に自己相関特徴を計算していた.本論文では,さらに識別に有効な特徴を抽出するため,異なるカテゴリの事後確率画像間の相互相関特徴も抽出するようにPHLAC特徴を拡張する.また,局所的な事後確率の異なる空間的な関係を捉えるための差分演算子と自己/相互相関の空間的な配置を決定する垂直/水平なマスクパターンも導入する.Scene-15データセットを用いた実験により,提案手法はPHLAC特徴よりも認識性能が高いことが確認できた.特に,線形識別器を用いてもstate-of-the-artの手法と遜色ない認識性能でシーン識別が行えることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-02-11
著者
-
栗田 多喜夫
筑波大学
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
電子技術総合研究所
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院
-
松川 徹
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
Kurita Takio
Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory
-
Kurita Takio
Electrotechnical Laboratory Agency Of Industrial Science And Technology
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究科
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院
-
栗田 多喜夫
広島大学大学院工学研究院情報部門
-
栗田 多喜夫
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
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