候補領域推定による食事画像の複数品目認識
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概要
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本研究では食事内容を少ない手間で記録するために,画像認識技術を用いて,画像中に含まれると推測される料理名の候補を表示する認識エンジンを構築した.我々は以前,Multiple Kernel Learningを用いて,色特徴や局所領域特徴等の複数の特徴を統合して学習・分類を行なう認識エンジンを構築した.本研究では食事画像認識手法の改良を行う.高速スライディングウィンドウ探索や領域分割,円検出を用いて,画像中の料理の位置候補を推定し,その部分に対して従来の手法による分類を行うことで,画像中に複数の料理がある場合に対応した.実験では,85種類の料理について分類を行い性能を評価を行った.その結果,複数の領域検出法を組み合わせて用いることで,10個の候補を表示したとき,単品を含む画像では,従来手法と比べ2.6ポイント向上し,71.6%,複数品を含む画像では,従来手法と比べ39.0ポイント向上し60.2%の分類率を達成し,特に複数品を含む食事画像の認識において提案手法は有効であることが示された.
- 2011-03-10
著者
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