NBI拡大所見分類に基づいた認識システムにおける学習時間削減手法の提案(ポスター発表2,計算解剖モデルに基づく診断・治療支援,医用画像処理一般)
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概要
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本稿では,visual word作成とヒストグラム作成の特徴量を分離することで,計算コストを大幅に削減する手法を提案する.Bag-of-Visual WordsとSVMを用いた一般的な認識手法においては,新しい学習サンプルが得られるたびにVisual wordsの再計算を行うため,非常に計算コストが高い.これは医用画像のように,新しい症例が収集されるたびに学習する必要がある場合には,特に問題となる.そこで本研究では,Visual words作成のためのクラスタリング処理時間を削減するために,特徴量をランダムに選択する.さらに認識率を向上させるために,Visual wordsヒストグラムの作成時には,クラスタリングに用いるよりも多くの特徴量を用いる.これは非常にシンプルな方法であるが,実際のデータセットを用いた実験により,Visual words作成時間を0.1%以下に削減できることを示す.またヒストグラム作成時間を含めても計算時間を40%以下に削減しつつ,認識率を1%向上できることを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2014-01-19
著者
-
小出 哲士
広島大学ナノデバイス・システム研究センター
-
金田 和文
広島大学大学院
-
宮木 理恵
広島大学大学院医歯薬総合研究科
-
田中 信治
広島大学大学院 医歯薬総合研究科
-
玉木 徹
広島大学大学院 工学研究科
-
RAYTCHEV Bisser
広島大学大学院 工学研究科
-
吉田 成人
広島大学大学院 医歯薬総合研究科
-
松尾 泰治
広島大学大学院医歯薬総合研究科
-
小南 陽子
広島大学大学院医歯薬総合研究科
-
園山 昌司
広島大学工学部第二類
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