弱識別器にGenetic Image Networkを用いたアンサンブル画像分類法
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概要
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Automatic construction method for image classification algorithms has been required. Genetic Image Network for Image Classification (GIN-IC) is the automatic construction method for image classification algorithms which include image transformation component using evolutionary computation, and its effectiveness has already been proven. In our study, we try to improve the performance of GIN-IC with AdaBoost algorithm using GIN-IC as weak classifiers to complement with each other. We apply our proposed method to three types of image classification problems, and show the results in this paper. In our method, discrimination rates for training images and test images improved in the experiments compared with the previous method GIN-IC.
著者
-
長尾 智晴
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
長尾 智晴
横浜国立大学 大学院 環境情報学府
-
白川 真一
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
中山 史朗
横浜国立大学工学部
-
矢田 紀子
横浜国立大学大学院環境情報学府
-
矢田 紀子
横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻:(現)横浜国立大学大学院環境情報研究院
-
中山 史朗
横浜国立大学大学院環境情報学府
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