Local Binary Patternの隣接関係に基づく照明変動に頑健な特徴抽出(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)
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概要
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本稿では各局所領域から得られるLocal Binary Pattern(LBP)の隣接関係に基づく特徴抽出を提案する.LBPを用いた代表的な特徴量であるLBPヒストグラムは,画像全体に渡って求めたLBPの頻度であり,隣接するLBP対がどのように繋がっているという構造情報は抽出できていなかった.このような構造情報は識別には重要である.提案法ではLBPの単純なヒストグラムではなく,隣接するLBP対のヒストグラムに基づいて,構造情報を記述する.これによりLBPの照明変動に対する頑健性は保持しつつ,より表現力の高い特徴抽出を実現する.提案法の有効性を,顔認識,テクスチャ認識の評価実験により検証する.
- 2011-08-29
著者
-
福井 和広
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
大川 泰弘
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
野坂 龍佑
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
福井 和広
筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域
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