| 講演名 | 2017-10-05 画像のクラス分類におけるカラー量子化の効果 小原 健太郎(室蘭工大), 鈴木 幸司(室蘭工大), |
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| 抄録(和) | 画像のクラス分類は画像検索にとって基本的な問題である. クラス分類の計算コストを減少させるためにカラー画像をグレースケール画像に変換する必要がある. Intensity, Gleam, Luminance, MSBの4つの方法で変換する. Ponti等はMSBが画像のクラス分類において最も効果的であることを示した. MSBを用いた方法はカラー量子化と等価であるので, 本研究ではSVMを用いて画像のクラス分類におけるカラー量子化の効果に注目した. 画像の特徴量はGCHを用いた. 結果としてはGleam, LuminanceでのGCHの次元が256次元の場合において正答率がカラー量子化によって16%, 19%向上した. |
| 抄録(英) | Image classification is essential for image retrieval system. It is necessary to convert a color image to a gray scale image for reduction of the computational cost in image classification. There are four typical conversion methods: Intensity, Gleam, Luminance, and most significant bits (MSB) methods. Ponti et al. showed that the MSB method is the most effective for image classification. Since it is equivalent to color quantization, we investigated the effectiveness of color quantization for image classification using Support Vector Machines (SVM) in the present study. A global color histogram (GCH) was used as an image feature. Results of experiments showed that color quantization improved classification accuracies of 16%, 19% for Gleam, Luminance conversions respectively in the case of 256 dimensions of the GCH. |
| キーワード(和) | 画像検索 / クラス分類 / グレースケール変換 / GCH / カラー量子化 |
| キーワード(英) | image retrieval / classification / gray scale conversion / global color histogram (GCH) / color quantization |
| 資料番号 | IE2017-53 |
| 発行日 | 2017-09-28 (IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / ITE-ME / ITE-AIT |
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| 開催期間 | 2017/10/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 長崎総合科学大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 感性とメディアおよび高精細度画像処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 浜本 隆之(東京理科大) / 長谷山 美紀(北大) / 向井 信彦(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Miki Haseyama(Hokkaido Univ.) / Nobuhiko Mukai(Tokyo Cisy Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 木全 英明(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Hideaki Kimata(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 高橋 桂太(名大) / 河村 圭(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Kei Kawamura(KDDI Research) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松尾 康孝(NHK) / 早瀬 和也(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yasutaka Matsuo(NHK) / Kazuya Hayase(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Artistic Image Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像のクラス分類におけるカラー量子化の効果 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effectiveness of Color Quantization for Image Classification |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像検索 / image retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | クラス分類 / classification |
| キーワード(3)（和/英） | グレースケール変換 / gray scale conversion |
| キーワード(4)（和/英） | GCH / global color histogram (GCH) |
| キーワード(5)（和/英） | カラー量子化 / color quantization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小原 健太郎 / Kentaro Obara |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学(略称：室蘭工大) Muroran Institute of Technology(略称：Muroran-IT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鈴木 幸司 / Yukinori Suzuki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学(略称：室蘭工大) Muroran Institute of Technology(略称：Muroran-IT) |
| 発表年月日 | 2017-10-05 |
| 資料番号 | IE2017-53 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | IE-228 |
| ページ範囲 | pp.37-42(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-09-28 (IE) |