大会名称 |
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2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
大会コ-ド |
F |
開催年 |
2010 |
発行日 |
2010/8/20 |
セッション番号 |
7M |
セッション名 |
物体認識と計測 |
講演日 |
2010/09/09 |
講演場所(会議室等) |
M会場(総合学習プラザ2F 第16講義室) |
講演番号 |
H-046 |
タイトル |
一般物体認識におけるクラス内変化を考慮した認識手法に関する基礎研究 |
著者名 |
下地 竜雄馬, 當間 愛晃, 赤嶺 有平, 山田 孝治, 遠藤 聡志, |
キーワード |
一般物体認識, Bag-of-Features, SIFT, Histogram of Oriented Gradients |
抄録 |
本研究では、クラス内変化を考慮した一般物体認識手法に関する検討を行う。近年の認識手法としては、SIFT特徴量を用いた BoF(Bag-of-Features)による認識手法が注目を浴びているが、認識率は対象クラス毎に大きく異なる。その原因の一つとしてクラス内の変化が挙げられる。同じクラス内でも見方・形状が大きく異なる場合があるため、その変化を考慮した認識が必要となる。本稿では、HOG(Histograms of OrientedGradients) 特徴量により各クラスを見方・形状によるクラスタリングを行い、それぞれをサブクラスとして学習させることで認識率に与える影響を検証する。 |
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