| 講演名 | 2003/10/17 画像の4分木表現に対する最近傍識別(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習) 武本 浩二, 加藤 丈和, 和田 俊和, |
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| 抄録(和) | 本稿では,画像から色ターゲット検出を行って得られた2値画像領域の4分木表現に対して,最近傍識別を行うことによって,高速に対象認識を行う方法を提案する.本手法は基本的に,2値画像の4分木表現に対して,あらかじめ登録しておいた大量のプロトタイプと入力を比較し,最近傍識別を行う.まず,4分木表現において対象領域と非対象領域の両方を含むグレーノードに密度情報を記録しておくことにより,任意の解像度で入力画像と各モデル間の相違度の上限と下限を求め,解像度を順次上げながら分枝限定法やA*アルゴリズムと同様の基準で効率の良い枝刈り計算を行う手法を提案する.次に,best-first searchによって,より効率的な枝刈り計算を行う高速化手法,さらに最近傍識別問題であることを利用した高速化手法を提案する.実験により,提案手法は単純な画像間の比較による最近傍探索よりも40倍以上高速であることを確認した. |
| 抄録(英) | This report presents an accelerated Nearest Neighbor (NN) classifier for quadtree representations of binary images generated by color target detection. This method finds the NN prototype to the input quadtree from many prototypes and classifies the input to the prototype class. For this purpose, we add the density information to the grey nodes of the tree. In the coarse-to-fine comparison between two trees, we can calculate the upper and lower bounds of the distance between these trees by referring the density information at any level. Using these upper and lower bounds, we can reduce the NN candidates to the input in the similar way to the branch-and-bound or A* algorithms. We modified this method by performing best-first search for accelerating the decreasing speed of the minimum upper bound. This enables further reduction of the NN candidates. The classification speed can further be accelerated depending on the fact that the problem is not a NN search problem but a NN classification. That is, if all the NN candidates belong to a single class, we can classify the input immediately. Through the experiments, we confirmed that our method is over forty times faster than the brute force NN search. |
| キーワード(和) | 4分木 / 物体認識 / 色ターゲット検出 / 最近傍識別 |
| キーワード(英) | quadtree / object recognition / color target detection / nearest neighbor classifier |
| 資料番号 | PRMU2003-128,NC2003-59 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/10/17(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像の4分木表現に対する最近傍識別(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Nearest Neighbor Classification for Quadtree representations of binary images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 4分木 / quadtree |
| キーワード(2)（和/英） | 物体認識 / object recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 色ターゲット検出 / color target detection |
| キーワード(4)（和/英） | 最近傍識別 / nearest neighbor classifier |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 武本 浩二 / Koji TAKEMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部情報通信システム学科 Faculty of System Engineering, Wakayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 加藤 丈和 / Takekazu KATO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部情報通信システム学科 Faculty of System Engineering, Wakayama University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 和田 俊和 / Toshikazu WADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部情報通信システム学科 Faculty of System Engineering, Wakayama University |
| 発表年月日 | 2003/10/17 |
| 資料番号 | PRMU2003-128,NC2003-59 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 392 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |