グラフの共起性に着目した複数オブジェクトを含む画像からの自動オブジェクト発見(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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画像からの自動オブジェクト発見において成功しているBag-of-Features(BoF)の課題として特徴点の空間情報を表現しておらず,与えられた画像群に対して適切なボキャブラリ数を定めるのが難しいという点が挙げられる.これらの課題克服を目的として,Xiaらはグラフベースのオブジェクト発見手法を提案したが,1枚の画像に含まれるオブジェクトが1つであることを仮定していた.そこで,本研究ではグラフベースの複数オブジェクトを含む画像群からのオブジェクト発見手法を提案する.提案手法ではまず画像からSIFT特徴点を抽出し,SIFTマッチングの結果を利用して特徴点のクラスタリングを行う.この際,クラスタ数非教示のクラスタリングアルゴリズムを用いており,ボキャブラリ数を指定する必要はない.そして同種のオブジェクト内には同じグラフパターンが共起することを着目し,オブジェクトモデルを共起辺の集合として獲得する.
- 2013-03-07
著者
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