k-meansによる局所特徴量抽出と皿検出器による食事画像認識の改良(一般セッション,文字・文書の認識と理解及びアルゴリズム・システム評価)
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概要
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我々は,以前にスライディングウィンドウサーチや領域分割,円検出を用いて料理領域を推定し,推定された領域を複数の特徴量を用いて分類を行う食事画像認識エンジンを提案した.本研究では,この認識エンジンにk-meansを用いた局所領域の画素値に基づく特徴量を加え,さらに料理領域推定に料理の種類に依らない皿検出器を用いることで改良を行う.実験では,k-meansによる特徴量は,料理領域が既知の場合ではあるが,同次元数であるBoF-SIFTと比較して,分類率が2.4ポイント向上し,69.3%,皿検出器は,従来の料理ごとに学習したDPMと比較して,分類率が3.8ポイント向上し.66.4%となり,それぞれの有効性を示した.
- 2013-03-07
著者
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