| 講演名 | 2013-03-15 グラフの共起性に着目した複数オブジェクトを含む画像からの自動オブジェクト発見(一般セッション,文字・文書の認識と理解及びアルゴリズム・システム評価) 南部 貴之, 古賀 久志, 渡辺 俊典, |
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| 抄録(和) | 画像からの自動オブジェクト発見において成功しているBag-of-Features(BoF)の課題として特徴点の空間情報を表現しておらず,与えられた画像群に対して適切なボキャブラリ数を定めるのが難しいという点が挙げられる.これらの課題克服を目的として,Xiaらはグラフベースのオブジェクト発見手法を提案したが,1枚の画像に含まれるオブジェクトが1つであることを仮定していた.そこで,本研究ではグラフベースの複数オブジェクトを含む画像群からのオブジェクト発見手法を提案する.提案手法ではまず画像からSIFT特徴点を抽出し,SIFTマッチングの結果を利用して特徴点のクラスタリングを行う.この際,クラスタ数非教示のクラスタリングアルゴリズムを用いており,ボキャブラリ数を指定する必要はない.そして同種のオブジェクト内には同じグラフパターンが共起することを着目し,オブジェクトモデルを共起辺の集合として獲得する. |
| 抄録(英) | Although the BoF (Bag-of-Features)model has succeeded in automatic object discovery, it still has some drawbacks: For example, the BoF model does not represent the spatial relation between feature points. Moreover, decision of the proper vocabulary size is difficult. Xia and Hancock propose a graph-based object discovery algorithm in order to overcome these drawbacks. However, their algorithm assumes that each image contains only one object. In this paper, we propose a new graph-based object discovery method which deals with images including multiple objects. Our algorithm classifies the SIFT features out of the images into clusters based on the results of the SIFT matching. Here, because our clustering method does not require the number of the clusters as its input, we do not have to determine the vocabulary size. Then, the object models are acquired as the set of co-occurring edges, relying on the observation that the similar graph patterns occurs frequently in multiple object instances of the same kind. |
| キーワード(和) | オブジェクト発見 / グラフベース画像処理 / SIFTマッチング / 頻出パターンマイニング |
| キーワード(英) | Object Discovery / Graph-based Image Processing / SIFT matching / Frequent Pattern Mining |
| 資料番号 | PRMU2012-209 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2013/3/7(から1日開催) |
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| 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） | グラフの共起性に着目した複数オブジェクトを含む画像からの自動オブジェクト発見(一般セッション,文字・文書の認識と理解及びアルゴリズム・システム評価) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Object Discovery from Images with Multiple Objects based on Co-occurring Graphs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | オブジェクト発見 / Object Discovery |
| キーワード(2)（和/英） | グラフベース画像処理 / Graph-based Image Processing |
| キーワード(3)（和/英） | SIFTマッチング / SIFT matching |
| キーワード(4)（和/英） | 頻出パターンマイニング / Frequent Pattern Mining |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 南部 貴之 / Takayuki NANBU |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 Graduate School of Infomation Systems, Univaersity of Electro-Communication |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 古賀 久志 / Hisashi KOGA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 Graduate School of Infomation Systems, Univaersity of Electro-Communication |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 渡辺 俊典 / Toshinori WATANABE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院情報システム学研究科 Graduate School of Infomation Systems, Univaersity of Electro-Communication |
| 発表年月日 | 2013-03-15 |
| 資料番号 | PRMU2012-209 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 495 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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