MKLによる食事画像認識の追試

概要

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本研究では食事画像認識をする.食事のカロリーなどの情報を必要としているユーザがいる.しかしながら,食事の種類はとても多いため,一般ユーザにとって,正しい食事の情報をえることは困難である.この問題を解決するために,食事画像を使って専門家がアドバイスするシステムがある.ただし,このシステムでは,処理能力に限界がある.そこで,食事画像に対して,画像認識技術を適用することによって,認識の自動化を行う.分類機の1つとして,SVM(Support Vector Machine) がある.この SVM は,入力された画像の特徴を用いて,正しく分類することができる.食事の種類は多いため,複数の特徴で表す必要がある.そのため,これらの特徴を SVM で利用するために,統合しなければならない.このための手法として,MKL(Multiple Kernel Learning) を用いる.この MKL を用いた SVM の性能を調べるために,85 種類の食事画像を用いて,実験を行う.
2011-11-24