複数画像特徴とクラスラベルの相関に着目した距離計量による大規模画像分類(テーマセッション,映像処理とTRECVID)
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概要
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本論文では,大規模かつ多クラスの画像分類と画像アノテーション双方に有効な,ノンパラメトリックな画像認識手法を提案する.提案手法ではまず,少数サンプルを用いたカーネル主成分分析によって,複数の画像特徴の非線形な距離関数を低次元な主成分空間に埋め込む.その後Canonical Contextual Distanceによって,画像と単語の類似度から効率的に画像間距離を獲得する.この距離を用いて入力画像の近傍の学習サンプルを検索し,分類を行う.我々は大規模画像分類ワークショップであるILSVRC2010に参加し,第3位の分類性能をおさめた.
- 2011-02-10
著者
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
中山 英樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学
-
牛久 祥孝
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
山下 裕也
熊本市民病院外科
-
山下 裕也
愛媛大学大学院理工学研究科
-
原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻
-
山下 裕也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
井村 純
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
國吉 康夫
東京大学大学院工学系
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