| 講演名 | 2004/9/3 テクスチャ識別のためのマスクパターンによる特徴抽出法(テーマセッション(1))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開) 豊田 崇弘, 長谷川 修, |
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| 抄録(和) | マスクパターンによるテクスチャ識別のための特徴抽出法を提案する.提案手法では3×3サイズの223個のマスクパターンを基本として複数のサイズのパターンを作成し,各サイズのマスクから10個の付加特徴を含め最高233個の特徴を抽出する.これらの異なるサイズのマスクから抽出される特徴を複合的に利用して多重解像炭化特徴を構成する.提案手法は画像の周波数解析手法における変換基底をマスクパターンによって表現したことに相当し,算出される特微量は画像に含まれる各パターンのパワースペクトルに対応している.テクスチャ識別実験ではGaborなどの他特徴よりも高い識別率を得た.さらに提案特徴に対して特徴選択を適用することで,少ない特徴数で高精度の識別が行えることを確認した.また異なる光源下で撮影された画像の識別実験においても良好な結果が得られ,提案手法は高い識別能力を持つとともに実環境における利用可能性の点においても優れていることが示された. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | We propose a texture feature extraction method using mask patterns of several sizes. A mask of each size has 223 patterns. A maximum of 233 features, including the 10 additional features, are extracted from each mask. We construct multi-resolution features by combining the features extracted from masks of different sizes. The calculated feature value corresponds to the power spectrum of a mask pattern within the image. This method is equivalent to expressing the basis functions in frequency analysis by the mask patterns. Texture classification experiments demonstrate that our proposed features outperformed other features such as Gabor. They also worked well in a test where the images to be classified were captured under different illuminants from training images. These results indicate a high practicality of the proposed method. This paper also shows that applying a feature selection method to the proposed features provides high recognition rates with a small number of features. |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2004-63 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2004/9/3(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | テクスチャ識別のためのマスクパターンによる特徴抽出法(テーマセッション(1))(CVのためのパターン認識・学習理論の新展開) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Extraction for Texture Classification Using Mask Patterns |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | We propose a texture feature extraction method using mask patterns of several sizes. A mask of each size has 223 patterns. A maximum of 233 features, including the 10 additional features, are extracted from each mask. We construct multi-resolution features by combining the features extracted from masks of different sizes. The calculated feature value corresponds to the power spectrum of a mask pattern within the image. This method is equivalent to expressing the basis functions in frequency analysis by the mask patterns. Texture classification experiments demonstrate that our proposed features outperformed other features such as Gabor. They also worked well in a test where the images to be classified were captured under different illuminants from training images. These results indicate a high practicality of the proposed method. This paper also shows that applying a feature selection method to the proposed features provides high recognition rates with a small number of features. |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 豊田 崇弘 / Takahiro TOYODA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院総合理工学研究科 Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長谷川 修 / Osamu HASEGAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学像情報工学研究施設:科学技術振興機構,さきがけ21 Imaging Science and Engineering Laboratory, Tokyo Institute of Technology:PRESTO, JST |
| 発表年月日 | 2004/9/3 |
| 資料番号 | PRMU2004-63 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 290 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |