SVMを用いたテクスチャ分類における高次モーメントの次数と分類精度について(持続可能な社会に貢献するパターン認識)
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概要
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テクスチャなどの画像分類における特徴量としては,特徴空間の大きさゆえに従来3次までの局所モーメント関数(局所2次自己相関関数)特徴量が用いられてきた.高次モーメント(HOM)カーネルの導入により,より高次のモーメント関数特徴量の扱いが容易となるため,本研究では従来用いられてこなかった高い次数のモーメントを特徴量としたテクスチャ分類実験をHOMカーネルとサポートベクトルマシンを組み合わせることで特に5次を超える高次のHOMカーネルを用いた場合に着目して行った.その結果,偶数次の場合の分類精度が相対的に高いことが明らかになった.またモーメント関数の次数が高いほどテストセットの変動に敏感になっていくことも分かった.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-12-06