講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-10-21 16:50
Collaborative Mean Attraction法による画像分類 ○荻原弘樹・椋木雅之(宮崎大) PRMU2016-109 |
抄録 |
(和) |
本稿では,これまでカメラ間人物照合に適用されてきたCollaborative Mean Attraction法(CMA法)が,一般物体認識の一種である画像分類に適用可能であるか調査した.CMA法は汎用的な識別手法であり,学習用画像の特徴量が与えられれば,識別自体は行える.Caltech101 に対して実験を行った結果,CMA法は SVMなどの標準的な画像分類手法に比べ高い正解率が得られることが分かった.特に,学習用画像が少ない場面において正解率が相対的に高いという CMA法の利点が示された. |
(英) |
In this paper, we apply Collaborative Mean Attraction (CMA) method, which has been applied to person re-identification problem, to image categorazation problem. Experimental results using the caltech101 dataset reveal that CMA shows better categorization accuracy than standard SVM method, particularly in the case when the training data is relatively small. |
キーワード |
(和) |
一般画像認識 / CMA法 / 少数画像 / ImageNet / Caltechデータセット / / / |
(英) |
Generic Object Recognition / CMA method / ImageNet / Caltech Dataset / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 259, PRMU2016-109, pp. 103-106, 2016年10月. |
資料番号 |
PRMU2016-109 |
発行日 |
2016-10-13 (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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PRMU2016-109 |