| 講演名 | 2004/11/12 モバイルカメラで撮影した看板画像の学習・判別手法に関する考察(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般) 山口 高康, 青野 博, 本郷 節之, |
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| 抄録(和) | 本稿では、看板画像の判別を目的とした、学習・判別手法について、モバイル環境での利用の観点から評価する。従来の代表的な手法である、フィッシャーの線形判別法(FLD)、部分空間法、投影距離法、LVQ、SVM、Naive Bayes(NB)、k-NNを用いて、判別の正確さを表す得点と学習時間・判別時間とを評価する。実験により、SVM、投影距離法、部分空間法、k-NN、NB、2クラスごとに次元圧縮を施した上でフィッシャーの線形判別法を適用する方法の得点が高い事を示す。次にk-NNとNBの学習時間・判別時間が短い事を示す。さらに、NBはk-NNに比べて、登録看板数の増加に対して、判別時間の増加が少ない点が有利である事を示す。 |
| 抄録(英) | In this paper we evaluate some learning and discrimination methods for discrimination of signboard pictures from viewpoint of use in mobile environment. Fisher's Linear Discriminant (FLD), the subspace method, the projection distance method, the linear vector quantization, the support vector machine (SVM), the naive Bayes (NB) and the k-nearest neighbor method (k-NN), which are major traditional methods, are evaluated from the time for learning and discrimination and the score which corresponds the correct discrimination rate. Our experiments show that scores of the SVM, the projection distance method, the subspace method, the k-NN, the NB and the FLD with the dimension compression in the combination of every two classes are high, and also show that the time for learning and discrimination in k-NN and NB is short. Finally, we conclude that the NB has the advantage of small increase in the discrimination time over increase in the number of registered signboard against the k-NN. |
| キーワード(和) | モバイルカメラ / 看板 / ナイーブ・ベイズ / k-NN |
| キーワード(英) | Mobile camera / Signboard / Naive Bayes / k-Nearest Neighbor |
| 資料番号 | PRMU2004-106,HIP2004-46 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2004/11/12(から1日開催) |
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| 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） | モバイルカメラで撮影した看板画像の学習・判別手法に関する考察(顔・ジェスチャ認識のためのパターン認識メディア理解,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discrimination of signboard pictures using a mobile camera |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルカメラ / Mobile camera |
| キーワード(2)（和/英） | 看板 / Signboard |
| キーワード(3)（和/英） | ナイーブ・ベイズ / Naive Bayes |
| キーワード(4)（和/英） | k-NN / k-Nearest Neighbor |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山口 高康 / Takayasu YAMAGUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTドコモネットワークマネジメント開発部 Network Management Development Department. NTT DoCoMo, Inc. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 青野 博 / Hiroshi AONO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTドコモネットワークマネジメント開発部 Network Management Development Department. NTT DoCoMo, Inc. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 本郷 節之 / Sadayuki HONGO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTTドコモネットワークマネジメント開発部 Network Management Development Department. NTT DoCoMo, Inc. |
| 発表年月日 | 2004/11/12 |
| 資料番号 | PRMU2004-106,HIP2004-46 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 448 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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