| No | 257169 |
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| 標題（和） | 独立成分分析とオリエンテーションマップを用いた自然画像中の人工物と自然物の分類 |
| 標題（英） | Classification of man-made objects and nature-made objects in images using independent component analysis and orientation map |
| 研究会名（和） | 通信方式, 画像工学, オーディオビジュアル複合情報処理, 放送技術 |
| 研究会名（英） | Communication Systems, Image Engineering, Audio Visual and Multimedia Information Processing, Broadcasting Technology |
| 開催年月日 | 2018-11-29 |
| 終了年月日 | 2018-11-30 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CS2018-85, IE2018-64 |
| 抄録（和） | 自然画像から人工物と自然物を分類することは画像の領域分割における基本的な問題であるが，分類するための特徴量を見出すことが重要である．本研究では独立成分分析（ICA）による幾何学的特徴とオリエンテーションマップによる方向性特徴を用いることによって自然画像中の人工物と自然物の分類を試みた．人工物の画像ブロックと自然物の画像ブロックからそれぞれICAの基底を求めた．画像ブロックはICA基底の線型結合で表すことができることから画像ブロックを人工物の基底の結合係数と自然物の基底の結合係数の組を特徴量とした．人工物の画像ブロックと自然物のブロックを分類するためサポートベクターマシン（SVM）で人工物の画像ブロックと自然物の画像ブロックの特徴量を学習させた．このとき交差検定法を用いてSVMの最適なパラメータを設定した．学習済みのSVMを用いて人工物と自然物が混在している自然画像をブロック分割することによって人工物の画像ブロックと自然物の画像ブロックの分類を行った．また，目視によって自然画像を人工物の部分と自然物の部分とに分類する事によってグランドトゥルースとした．実験の結果，5つの画像について平均0.55のF値で分類できた．同様に人工物の画像ブロックと自然物の画像ブロックのオリエンテーションマップをSVMで学習させる事によって分類を行った．実験の結果，ほとんど分類できなかった． |
| 抄録（英） | Classification of man-made objects and nature-made objects is an essential task in region segmentation of natural images. We studied this task using both independent component analysis (ICA) and orientation maps. ICA bases were computed from image blocks of man-made objects and nature-made objects. Since an image block can be reconstructed by ICA bases and their weight coefficients, we used the weights coefficients computed by both image blocks of man-made objects and image blocks of nature-made objects. A support vector machine (SVM) was used to learn the weight coefficients for classification. Cross-validation was used to determine the optimal parameters for the SVM. We also carried out experiments using the SVM to classify blocks in a natural image in which there were both man-made objects and nature-made objects. The ground truth was made by visual inspection. In comparison with ground truth, an average F-value of 0.55 (man-made objets) was obtained as classification accuracy. Orientation maps of the blocks of images were also learned by the SVM to classify man-made objects and nature-made objects. The experimental results showed that an orientation map is not effective for classifying man-made objects and nature-made objects. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.118, No.328,329 |
| ページ開始 | 109 |
| ページ終了 | 114 |
| キーワード（和） | 人工物,自然物,独立成分分析,SVM,領域分割 |
| キーワード（英） | man-made objects,nature-made objects,ICA,SVM,region segmentation |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 堂園幸弘 |
| 著者（ヨミ） | ドウゾノ ユキヒロ |
| 著者（英） | Yukihiro Dozono |
| 所属機関（和） | 室蘭工業大学 |
| 所属機関（英） | Muroran Institute of Technology |
| 著者（和） | 鈴木幸司 |
| 著者（ヨミ） | スズキ ユキノリ |
| 著者（英） | Yukinori Suzuki |
| 所属機関（和） | 室蘭工業大学 |
| 所属機関（英） | Muroran Institute of Technology |