モルフォロジカルなモデルを用いたテクスチャ認識の統計的解析 : 視距離・遠近順・性別・先験知識の影響(Digital Harmonyを支えるプロセッサとDSP,画像処理の最先端)
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概要
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テクスチャ認識における視距離などの影響を、モルフォロジカルなモデルでテクスチャを表現し、ロジスティック・モデルを用いて統計的に解析する手法を提案する。この手法では、まず、マセマティカル・モルフォロジに基づくテクスチャモデルを用いてテクスチャのグローバルな特徴とローカルな特徴を個別にコントロールしながらテクスチャ画像を合成し、そのテクスチャを視距離を変えながら被験者に提示し、視覚的印象の評価を行った。本実験では、10段階の視距離を設定し、40人の被験者が参加した。次に、ロジスティック回帰モデルに基づく判別関数を用いて評価データを解析し、テクスチャ認識におけるグローバルな特徴とローカルな特徴の選択が視距離によって受ける影響を定量的に示した。さらに、視距離だけでなく、視距離を変化させる順序、性別、テクスチャに対する予備知識からの影響も大きいことを、赤池情報量基準(AIC)を用いた分析によって示した。
- 2010-09-28
著者
-
岡嶋 克典
横浜国立大学大学院
-
浅野 晃
広島大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
岡嶋 克典
横浜国立大学大学院環境情報研究院
-
岡嶋 克典
横浜国立大学
-
岡嶋 克典
横浜国立大学大学院環境情報研究院人工環境と情報部門
-
李 亮
広島大学大学院工学研究科
-
浅野(村木) 千恵
安田女子大学家政学部
-
浅野 晃
広島大学大学院工学研究院
-
浅野 村木
安田女子大学家政学部
-
浅野 晃
広島大学大学院工学研究科
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