| 講演名 | 2002/11/15 物体認識のためのクラス構成と特徴空間の同時最適化手法 島野 美保子, 長尾 健司, |
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| 抄録(和) | 本稿では、画像中の物体を人為的に定められたカテゴリへ分類する新しい方法を提案する。従来、パターン認識的アプローチにおける物体認識法では、ユーザが定めるカテゴリ構成を、そのままパターン分類におけるクラス構成として用いてきたが、この場合一般には線形分離可能性は保証されない。この問題を改善するために、新方式では、フィッシャーの判別基準と情報量基準AICの両者の立場から、クラス構成(サンプルとカテゴリの対応)と特徴空間を同時に最適化する。実際の人物顔の画像を用いた分類実験によって、線形分離能力の向上を確認する。 |
| 抄録(英) | This paper presents a new method to classify objects in images into categories explicitly specified by applications. In many object recognition methods, these categories define the classes for supervised classification themselves. In general, however, separability of such classes isn't guaranteed. A solution to this problem has been found that combines Fisher's separability criterion and information criterion of AIC to optimize the class configuration and the feature space, increasing the class-separability. Effectiveness of the new method will be demonstrated using real images of human faces. |
| キーワード(和) | 物体認識 / フィッシャー判別分析 / 視覚学習 / AIC |
| キーワード(英) | object recognition / Fisher's discirminant analysis / visual learning / AIC |
| 資料番号 | PRMU2002-128 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2002/11/15(から1日開催) |
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| 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） | |
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| 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） | 物体認識のためのクラス構成と特徴空間の同時最適化手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Parallel Optimization of Class Configuration and Feature Space for Object Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / object recognition |
| キーワード(2)（和/英） | フィッシャー判別分析 / Fisher's discirminant analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 視覚学習 / visual learning |
| キーワード(4)（和/英） | AIC / AIC |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 島野 美保子 / Mihoko SHIMANO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 松下電器産業株式会社 先端技術研究所 Matsushita. Electric Industrial Co., Ltd. Advanced Technology Research Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長尾 健司 / Kenji NAGAO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 松下電器産業株式会社 先端技術研究所 Matsushita. Electric Industrial Co., Ltd. Advanced Technology Research Laboratories |
| 発表年月日 | 2002/11/15 |
| 資料番号 | PRMU2002-128 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 471 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |