| 講演名 | 2012-12-13 SVMを用いたテクスチャ分類における高次モーメントの次数と分類精度について(持続可能な社会に貢献するパターン認識) ファン チュン グエン バオ, 亀山 啓輔, |
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| 抄録(和) | テクスチャなどの画像分類における特徴量としては,特徴空間の大きさゆえに従来3次までの局所モーメント関数(局所2次自己相関関数)特徴量が用いられてきた.高次モーメント(HOM)カーネルの導入により,より高次のモーメント関数特徴量の扱いが容易となるため,本研究では従来用いられてこなかった高い次数のモーメントを特徴量としたテクスチャ分類実験をHOMカーネルとサポートベクトルマシンを組み合わせることで特に5次を超える高次のHOMカーネルを用いた場合に着目して行った.その結果,偶数次の場合の分類精度が相対的に高いことが明らかになった.またモーメント関数の次数が高いほどテストセットの変動に敏感になっていくことも分かった. |
| 抄録(英) | Conventionally, local moment functions (local autocorrelation functions) of orders up to 3 have been widely used as features for image texture classification. This is mainly due to the high dimensionality of higher order moment function feature space. By using the Higher-Order Moment (HOM) kernel function, moment features of higher order can become a practical alternative. In this report we used a Support Vector Machine with the HOM kernel function for texture classification, especially focusing on the use of orders higher than 5. From the experimental results, it was found that the classification accuracy is higher when the order is even. Also, we found that as the order becomes higher, the classifier becomes sensitive to the change of testing data. |
| キーワード(和) | 高次モーメント / カーネル / テクスチャ分類 |
| キーワード(英) | Higher-order moment / Kernel / Texture classification |
| 資料番号 | PRMU2012-75,HIP2012-64 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2012/12/6(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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| 幹事氏名（和） | |
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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） | SVMを用いたテクスチャ分類における高次モーメントの次数と分類精度について(持続可能な社会に貢献するパターン認識) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Higher-Order Moment Orders and Performance in Texture Classification using Support Vector Machines |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 高次モーメント / Higher-order moment |
| キーワード(2)（和/英） | カーネル / Kernel |
| キーワード(3)（和/英） | テクスチャ分類 / Texture classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | ファン チュン グエン バオ / Trung Nguyen Bao PHAN |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻 Department of Computer Science, Graduate School of System and Inforamaion Engineering, University of Tsukuba |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 亀山 啓輔 / Keisuke Kameyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 筑波大学システム情報系 Faculty of Engineering, Inforamaion and System, University of Tsukuba |
| 発表年月日 | 2012-12-13 |
| 資料番号 | PRMU2012-75,HIP2012-64 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 357 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |