SIFT混合ガウス分布を用いた一般物体認識のためのマルチカーネル学習(テーマセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化,一般)
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概要
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一般物体認識のための,SIFT混合ガウス分布に適したマルチカーネル学習に関する検討結果を報告する.SIFT混合ガウス分布とは,画像から得られたSIFT特徴の分布を混合ガウス分布で推定したものであり,混合ガウス分布間の距離を用いることでRBFカーネルが得られる.そこで,複数の特徴量,局所領域,辞書サイズから得られたカーネルをマルチカーネル学習で融合する.また,マルチカーネル学習における正則化として,l_1正則化,l_p正則化,elastic-net正則化を比較・検討した.評価実験では,PASCAL VOC 2010のデータセットを用いた一般物体認識を行った.その結果,Mean APは単独の手法を用いた場合の最大41.0%から,dastic-net正則化によるマルチカーネル学習で50.5%まで向上した.
- 2010-08-29
著者
-
古井 貞煕
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
井上 中順
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
篠田 浩一
東京工業大学
-
篠田 浩一
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞煕
東京工業大学
-
古井 貞煕
東工大
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
井上 中順
東京工業大学 情報理工学研究科 計算工学専攻
-
古井 貞熙
東京工業大学大学院情報理工学研究科:国立国語研究所
-
篠田 浩一
NEC情報通信メディア研究本部
-
上嶋 勇祐
東京工業大学情報理工学研究科計算工学専攻
-
古井 貞熙
東京工業大学
-
上嶋 勇祐
東京工業大学情報工学科
-
上嶋 勇祐
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
上嶋 勇祐
東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻
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