| 講演名 | 2013-09-18 画像認識プロセッサの研究(リコンフィギャラブルシステム,一般) 深山 正幸, |
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| 抄録(和) | 画像認識は分割,分類,追跡の処理から成る.画像分割法の一種であるアフィン動き分割は推定した動きモデルの表す動きと一致する画素を集めて領域を形成する.この過程で勾配画像のモーメント(勾配モーメント)が中間結果として得られる.勾配モーメントは動きモデル推定や画像分割だけでなく,クラス分類の特徴量としても有効であることを確認した.つまり,この計算結果は画像認識の三つの部分処理に共通利用でき,一石三鳥で効率が良い.本稿は勾配モーメントを中心に据えた画像認識技術と,これを効率的に行う専用プロセッサのアーキテクチャについて述べる. |
| 抄録(英) | This paper proposes a novel classification method using gradient moments as image features. The quantity can also be used for image segmentation and object tracking. Experimental results show the proposed method achieves 99% accuracy rate. It is higher than those of conventional methods such as hear-like and HOG. The paper also describes an efficient processor architecture dedicated to the image recognition. |
| キーワード(和) | アフィン動きモデル推定 / 動き分割 / 勾配モーメント / SVM / 画像認識 |
| キーワード(英) | affine motion model estimation / motion segmentation / gradient moment / SVM / image recognition |
| 資料番号 | RECONF2013-20 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF |
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| 開催期間 | 2013/9/11(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） | |
| 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 | Reconfigurable Systems (RECONF) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像認識プロセッサの研究(リコンフィギャラブルシステム,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Processor Architecture for Image Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | アフィン動きモデル推定 / affine motion model estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 動き分割 / motion segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 勾配モーメント / gradient moment |
| キーワード(4)（和/英） | SVM / SVM |
| キーワード(5)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 深山 正幸 / Masayuki MIYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢大学理工学域電子情報学類 School of Electrical and Computer Engineering, College of Science and Engineering, Kanazawa University |
| 発表年月日 | 2013-09-18 |
| 資料番号 | RECONF2013-20 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 221 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |