講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-02-17 10:00
複数画像特徴とクラスラベルの相関に着目した距離計量による大規模画像分類 ○牛久祥孝・山下裕也・井村 純・中山英樹・原田達也・國吉康夫(東大) PRMU2010-208 |
抄録 |
(和) |
本論文では,大規模かつ多クラスの画像分類と画像アノテーション双方に有効な,ノンパラメトリックな画像認識手法を提案する.提案手法ではまず,少数サンプルを用いたカーネル主成分分析によって,複数の画像特徴の非線形な距離関数を低次元な主成分空間に埋め込む.その後 Canonical Contextual Distance によって,画像と単語の類似度から効率的に画像間距離を獲得する.この距離を用いて入力画像の近傍の学習サンプルを検索し,分類を行う.我々は大規模画像分類ワークショップである ILSVRC2010 に参加し,第3位の分類性能をおさめた. |
(英) |
In this paper, we propose a scalable image recognition method for both image classification and image annotation. We first employ Kernel PCA to embed non-linear metrics of image features onto an Euclidean space. Appropriate distance metric in latent space can be obtained by considering both image and label information with Canonical Contextual Distance. Categories of query images are predicted from near training samples. We took part in ILSVRC2010, which is a workshop for large scale image classification, and we took the third place. |
キーワード |
(和) |
一般物体認識 / 画像分類 / 画像アノテーション / カーネル主成分分析 / 確率的正準相関分析 / / / |
(英) |
Generic Object Recognition / Image Classification / Image Annotation / KPCA / PCCA / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 414, PRMU2010-208, pp. 1-6, 2011年2月. |
資料番号 |
PRMU2010-208 |
発行日 |
2011-02-10 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2010-208 |