Image Feature Extraction and Similarity Evaluation using Higher-Order Moment Kernels (ニューロコンピューティング)
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概要
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The Higher-Order Moment (HOM) kernel has been known to enable efficient utilization of higher-order moment (statistical) features in signals and images. Previously, we have reported that support vector machines (SVMs) that employ the kernel can classify image textures utilizing the HOM features efficiently. However, the actual conditions for using the discretized version of the kernel for image feature extraction have not been made clear yet. In this work, properties of the discretized HOM kernel against image fluctuations such as scaling, rotation, phase shift and additive noise are experimentally investigated.
- 2012-03-07
著者
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亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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亀山 啓輔
東京工業大学大学院
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Kameyama Keisuke
Graduate School Of Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
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Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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KAMEYAMA Keisuke
Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba
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