マイナー成分分析を用いたパンの画像識別(研究速報,画像認識,<特集>料理を取り巻く情報メディア技術論文)
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概要
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本論文ではマイナー成分分析を用いてパンの種類を画像から自動識別する手法を提案する.パンは製造工程において発酵や焼成を含むため,個体差が発生しやすい.また,店舗レジへの導入を考えた場合,環境光変化に頑健であることが求められる.本研究では学習用パン画像から様々な特徴を抽出し,主成分分析をもとに特徴の選択を行う,このとき,パンの個体差や環境光変化が固有値の大きな主成分として現れることを考慮し,より分散の小さいマイナーな成分のみを用いて識別を行うことで,通常の部分空間法よりも識別率を改善できることを示す.
- 2011-07-01
著者
-
藤井 健作
兵庫県立大学工学部
-
藤井 健作
兵庫県立大
-
森本 雅和
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
森本 雅和
兵庫県立大学工学研究科
-
森本 雅和
姫路工大 大学院工学研究科
-
三好 卓也
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
森本 雅和
兵庫県立大学
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