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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)
  4. 2011
  5. 1-50

候補領域推定による複数品目に対応した食事画像認識

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77674
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77674
73e119cf-9803-41b8-944a-528ef3684c18
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MIRU2011034.pdf IPSJ-MIRU2011034.pdf (6.6 MB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2011-10-01
タイトル
タイトル 候補領域推定による複数品目に対応した食事画像認識
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻
著者所属
電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻
著者所属
電気通信大学大学院情報理工学研究科総合情報学専攻
著者名 甫足創 松田裕司 柳井啓司

× 甫足創 松田裕司 柳井啓司

甫足創
松田裕司
柳井啓司

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では食事内容を少ない手間で記録するために,画像認識技術を用いて,画像中に含まれると推測される料理名の候補を表示する認識エンジンを構築した.我々は以前,Multiple Kernel Learningを用いて,色特徴や局所領域特徴等の複数の特徴を統合して学習・分類を行なう認識エンジンを構築した.本研究では食事画像認識手法の改良を行う.高速スライディングウィンドウ探索や領域分割,円検出を用いて,画像中の料理の位置候補を推定し,その部分に対して従来の手法による分類を行うことで,画像中に複数の料理がある場合に対応した.実験では,85種類の料理について分類を行い性能を評価を行った.その結果,複数の領域検出法を組み合わせて用いることで,10個の候補を表示したとき,単品を含む画像では,従来手法と比べ2.6ポイント向上し,71.6%,複数品を含む画像では,従来手法と比べ39.0ポイント向上し60.2%の分類率を達成し,特に複数品を含む食事画像の認識において提案手法は有効であることが示された.
書誌情報 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集

巻 2011, p. 234-240, 発行日 2011-07-20
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 20:49:28.604001
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