WEKO3
アイテム
共起特徴とk近傍法による追加学習型オブジェクト認識システム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77886
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/778863af46ecc-a9eb-4cde-8a59-11d7b5b61328
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Symposium(1) | |||||||
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公開日 | 2011-10-01 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 共起特徴とk近傍法による追加学習型オブジェクト認識システム | |||||||
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 | ||||||||
株式会社東芝研究開発センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社東芝研究開発センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社東芝研究開発センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
株式会社東芝研究開発センター | ||||||||
著者名 |
中居友弘
× 中居友弘
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | オブジェクト認識において,事前に収集した学習用画像だけでなく,認識時に与えられた画像を使って辞書を更新することができれば,カテゴリの追加や認識精度の向上が可能になり,より高い利便性を実現することができる.本発表では,ユーザが自由にカテゴリの登録や画像の追加の可能な追加学習型オブジェクト認識システムを紹介する.学習に用いる画像数が少なくても十分な認識精度が得られるよう,記述力の高い共起特徴を画像特徴として用いる.また,追加学習時の処理負荷を軽減するため,認識手法としてk近傍法を用いる.直感的に利用可能なインターフェースにより,ユーザビリティの高いシステムを実現した. | |||||||
書誌情報 |
画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集 巻 2011, p. 1701-1702, 発行日 2011-07-20 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |