RCAを用いた局所特徴変換法と生活支援用一般物体認識への応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-01-12
• タイトル: RCAを用いた局所特徴変換法と生活支援用一般物体認識への応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Local Feature Transform with RCA and Application to general object recognition for life support
• 言語: jpn
• 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: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University system department of engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University system department of engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University system department of engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama University system department of engineering
• 著者名: 西村, 朋己; 呉, 海元; 瀧, 寛和; 三浦, 浩一
• 著者名(英): Tomoki, Nishimura; Haiyuan, Wu; Hirokazu, Taki; Hirokazu, Miura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，一般物体認識の精度向上の為に，関連成分分析 （RCA: relevant component analysis） を用いた局所特徴変換法を提案する．提案手法では，各々の学習画像セットから得られた局所特徴間の距離・密度に基づき特徴量を変換し各々のカテゴリーに顕著な特徴を作成する．今回は，生活支援システムへの応用を想定し，日常生活用品を認識対象とした共通データベースを用いて，提案手法の有効性を確認する実験を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a method for transforming local feature using relevant component analysis (RCA). Our method analyzes the distribution of E-SIFT local features provided from a training image set, and makes the difference of visual word clear by adjusting distance between local features that followed the density of the distribution. In this paper, we do mind an application to life supporting system. This method ’s effectiveness was confirmed through several comparison experiments using common database of everyday life article.
• 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: 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 2012-CVIM-180, 号 13, p. 1-6, 発行日 2012-01-12
• 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