電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2010-02-19 13:15
局所的な事後確率の高次相互相関特徴によるシーン識別
松川 徹筑波大)・栗田多喜夫筑波大/産総研
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 局所的な事後確率の高次相互相関特徴を用いたシーン識別法を提案する. 著者らは,局所的な事後確率の高次自己相関を用いた特徴としてPHLAC特徴を提案した. PHLACにおける高次相関の計算では,単一の事後確率画像毎に自己相関特徴を計算していた. 本論文では,さらに識別に有効な特徴を抽出するため,異なるカテゴリの事後確率画像間の相互相関特徴も抽出するようにPHLAC特徴を拡張する. また,局所的な事後確率の異なる空間的な関係を捉えるための差分演算子と自己/相互相関の空間的な配置を決定する垂直/水平なマスクパターンも導入する.Scene-15 データセットを用いた実験により,提案手法はPHLAC特徴よりも認識性能が高いことが確認できた. 特に,線形識別器を用いてもstate-of-the-artの手法と遜色ない認識性能でシーン識別が行えることを確認した. 
(英) This paper presents scene classification methods using higher order cross-correlations features of local posterior probabilities. Recently, the authors proposed the probability higher-order local autocorrelations (PHLAC) feature. This method uses autocorrelations of local posterior probabilities to capture spatial distributions of local posterior probabilities of a category. We can improve the performance further by using crosscorrelation between categories. We extend PHLAC features to crosscorrelations of posterior probabilities of other categories. Also, we introduce the subtraction operators for describing another spatial relationship of local posterior probabilities, and present vertical/horizontal mask patterns for the spatial layout of auto/crosscorrelations.
We confirmed the effectiveness of the proposed methods using Scene-15 dataset, and our method exhibited competitive performances to recent methods without using spatial grid informations and even using linear classifiers.
キーワード (和) シーン識別 / 高次局所自己相関特徴 / bag-of-features / 事後確率画像 / / / /  
(英) scene classification / HLAC features / bag-of-features / posterior probability image / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 109, no. 418, PRMU2009-227, pp. 117-122, 2010年2月.
資料番号 PRMU2009-227 
発行日 2010-02-11 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2010-02-18 - 2010-02-19 
開催地(和) 東京農工大 
開催地(英) Tokyo Univ. of Agriculture and Technology 
テーマ(和) 文字・文書の認識・理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2010-02-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 局所的な事後確率の高次相互相関特徴によるシーン識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Scene classification using higher order cross-correlations features of local posterior probabilities 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) シーン識別 / scene classification  
キーワード(2)(和/英) 高次局所自己相関特徴 / HLAC features  
キーワード(3)(和/英) bag-of-features / bag-of-features  
キーワード(4)(和/英) 事後確率画像 / posterior probability image  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 松川 徹 / Tetsu Matsukawa / マツカワ テツ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 栗田 多喜夫 / Takio Kurita / クリタ タキオ
第2著者 所属(和/英) 筑波大学/産業技術総合研究所 (略称: 筑波大/産総研)
University of Tsukuba/National Institute of Advenced Industrial Science and Technology (略称: Univ. of Tsukuba/AIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2010-02-19 13:15:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2009-227 
巻番号(vol) IEICE-109 
号番号(no) no.418 
ページ範囲 pp.117-122 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2010-02-11 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会