自然環境映像データを対象とした距離学習ニューラルネットワークによる画像特徴の分類手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-12-13
• タイトル: 自然環境映像データを対象とした距離学習ニューラルネットワークによる画像特徴の分類手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Method for Classifying Image Feature using Metric Learning Neural Network for Natural Environment Video Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: グラフの利用と距離学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神奈川工科大学情報学部情報工学科
• 著者所属: スラバヤ電子工学ポリテクニク
• 著者所属: 中部大学中部高等学術研究所
• 著者所属: ビクトリア大学工学部電子・コンピュータ工学科
• 著者所属: 神奈川工科大学情報学部情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Computer Sciences, Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Chubu Institute for Advanced Studies, Chubu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Victoria
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Computer Sciences, Kanagawa Institute of Technology
• 著者名: 瀬尾, 幸斗; Rafly, Arief Kanza; 渡部, 展也; Kin, Fun Li; 鷹野, 孝典
• 著者名(英): Yukito, Seo; Rafly, Arief Kanza; Nobuya, Watanabe; Kin, Fun Li; Kosuke, Takano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，オートエンコーダから抽出した画像特徴ベクトルを対象として距離学習ニューラルネットワークを適用した画像特徴の分類手法を提案する．ニューラルネットワークから抽出した画像特徴ベクトルを利用した類似画像検索手法に関する研究が盛んである．画像分類性能が十分でない場合は，さらに距離学習ニューラルネットワークを適用することで，適切なランキング結果を得られるような画像特徴ベクトルに変換し，画像分類性能を向上することができる．提案手法では，オートエンコーダと距離学習ニューラルネットワークを連結した構成を持つモデルを構築することにより，オートエンコーダから抽出した画像特徴の再利用性を保つとともに，オートエンコーダと距離学習ニューラルネットワークを組み合わせた柔軟なモデル構築を実現することができる．実験では，国土地理院の航空写真データセットを用いた画像分類精度に関する評価を行い，提案手法の実現可能性を示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）; 巻 2023-IFAT-153, 号 6, p. 1-4, 発行日 2023-12-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8884
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会