グラフ構造表現による一般物体認識(テーマセッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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コンピュータによる一般物体認識は,近年,ロボットビジョンや画像検索といった分野で,実現が強く求められている.従来研究には,画像から局所的特徴であるSIFT (Scale-Invariant Feature Transform)を抽出し,クラスタリングにより出現頻度ヒストグラム表現に変換するBag of Featuresがあるが,画像全体を対象とするために位置情報や特徴点間の関係性が失われるという問題がある.この問題に対応するため,提案手法では,SIFT特徴点を線でつなぎ,グラフ化することで特徴点間に関係性を持たせ,位置情報を伴う構造表現を実現する.しかし,グラフ表現は統計処理に適していない.そこで,グラフをグラフ編集距離によりベクトル表現に変換してクラス分類を行う.複数の画像データセットを用いた評価実験により,提案手法は従来手法と比較して認識精度が向上することを示す.
- 2011-12-08
著者
-
滝口 哲也
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
有木 康雄
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
堀 貴博
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
有木 康雄
神戸大学大学院システム情報学研究科情報科学専攻
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