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アイテム
画像分類におけるBag-of-featuresによる識別に有効な特徴量の傾向
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66841
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66841eb85a702-86a0-4feb-bc7c-45a31dda43a8
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2009-11-19 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 画像分類におけるBag-of-featuresによる識別に有効な特徴量の傾向 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Tendency of Image Local Features that are Effective for Discrimination by using Bag-of-Features in Object Category Recognition | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | テーマ関連セッション1 | |||||||
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 | ||||||||
中部大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
中部大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
中部大学 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Chubu University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Chubu University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Chubu University | ||||||||
著者名 |
永橋, 知行
× 永橋, 知行
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著者名(英) |
Tomoyuki, Nagahashi
× Tomoyuki, Nagahashi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Bag-of-features における識別に有効な特徴量を実験的に検討する.Bag-of-features では,ヒストグラムにより特徴を表現するため物体の位置情報は無視され,対象カテゴリからなる前景領域のみで特徴量を記述することで精度が向上すると考えられる.そこで,我々は予め画像セグメンテーションにより前景領域を抽出し,その領域のみで特徴量を記述する手法と,通常の Bag-of-features との比較実験を行う.AdaBoost による識別器を構築し,弱識別器で選択された特徴量を調査することで,前景特徴と背景特徴がどのように捉えられているかを確認する.実験結果から,前景領域のみで特徴量を記述した場合,通常の Bag-of-features より識別精度が低下した.選択された特徴量を調べた結果,Bag-of-features による画像分類では前景特徴だけでなく背景特徴も識別に使用しており,画像中のシーン全体をモデリングする手法であることが判明した.上記の調査結果に基づいて,前景と背景の局所特徴の共起性に着目した 2 次元ベクトル量子化ヒストグラムを検討し,実験により約 0.24 の認識率向上を確認した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we investigate the tendency of image local features that are effective for object category recognition with a “bag-of-features” technique. With the bag-of-features technique, positional information of an object is disregarded because the technique expresses features by means of a histogram. Accordingly, it is considered that accuracy is improved by describing local features only in the foreground region that is the subject category. We experimentally compare the effectiveness between a standard bag-of-features technique and a technique that extracts the foreground region by means of pre-image segmentation and describes local features in that region only. By constructing a final classifier with the AdaBoost and investigating local features selected by weak classifiers, it is possible to confirm the way in which foreground or background features are captured. According to the results of the experiments, the discrimination accuracy of the above-described technique, in which only the local features in the foreground are extracted, is lower than that of the standard bag-of-features technique. According to the result of investigating the selected features by the standard bag-of-features, background features -as well as foreground featuresare used in the classification, and it was made clear that the standard bag-offeatures technique is one way of modeling an entire scene of the image. Based on the research results, we considered a two-dimensional vector quantization histogram focused on co-occurrence of local features in the foreground and background, and it was confirmed by experiment that the accuracy of the recognition rate was improved by about 0.24. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) 巻 2009-CVIM-169, 号 3, p. 1-8, 発行日 2009-11-19 |
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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 |