出現頻度を考慮したカテゴリ別 visual words の選択による物体認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-01-16
• タイトル: 出現頻度を考慮したカテゴリ別 visual words の選択による物体認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Object recognition by the selection of visual words according to each category using frequency histograms
• 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: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属: 千葉大学大学院融合科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University
• 著者名: 戸村, 龍典; 森, 康久仁; 松葉, 育雄
• 著者名(英): Tatsunori, Tomura; Yasukuni, Mori; Ikuo, Matsuba
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 一般物体認識とは画像中の物体やシーンをコンピュータが認識することである．本論文ではカテゴリ毎の visual words から識別に有用なものを選択する手法を提案する．カテゴリ別 visual words は一般に用いられる visual words と異なり，新たなカテゴリが出現した場合でもそのカテゴリの画像のみを用いてvisual words を生成するため処理を少なくできる手法である．この手法を用いて visaul words と同じカテゴリの画像をヒストグラムにしたとき，各 visual word の出現頻度の平均が異なる．カテゴリ別 visual words は物体特有のものとノイズに分類され，出現頻度の平均が高い visual words は物体特有のもので，低い visual words はノイズであると考えることができる．ノイズの visual words は画像の誤識別の原因となる場合がある．そこで出現頻度の平均が高い visual words を選択し，ノイズを減らす手法を提案する．提案手法の有効性を確認するために評価実験を行い，visual words を選択をしない場合よりも良い識別率を得ることができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The general object recognition is a task that enables a computer to recognize an object and scene in images. In this paper, we propose a method that selects visual words for each category which are useful for classifi cation. The required amount of reconstruction process of visual words is small compared to traditional methods in case of an appearance of a new category, because visual words for each category are constructed by images belonging to only one category. When generating histograms using visual words and images of the same category, the average of the appearance frequency of each visual word is distinct. Visual words for each category can be classified into features related to the object or noises. It is considered that visual words which have a high average of appearance frequency are features related to the object, and those which have a low average are noises. The noises may cause misclassification of images. Therefore, the proposed method selects visual words with a high average of appearance frequency to reduce noises. An evaluation experiment was performed in order to confirm the effectiveness of the proposed method. The results showed a better classification rate than the conventional method.
• 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 2014-CVIM-190, 号 32, p. 1-6, 発行日 2014-01-16
• 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