| 講演名 | 2015/1/15 行列分解と早期棄却による多クラス物体検出の高速化(質感の計測・認識・提示,災害) 黒川 貴都, 山内 悠祠, 安倍 満, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, |
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| 抄録(和) | 物体検出では,画像をラスタスキャン時に多数の検出ウインドウを検出対象クラスと非検出対象クラスに識別する必要があるため.非常に高い計算コストを要する.この問題を解決するために,二クラスの線形識別器の高速化手法として,SVMの重みベクトルを二値基底行列とスケール係数ベクトルに分解することで,特徴量と重みベクトルの内積を近似的に計算することで高速化する手法が提案されている.画像の見えが似ている複数の検出対象の画像からone-vs.-restにより多クラス識別器を構築し,ベクトル分解法を適用すると各クラスの二値基底行列は類似した行列が得られる.そこで,本研究では多クラス物体検出において共通化した二値基底行列に分解する行列分解法を提案する.共通した二値基底行列を用いることで,内積を近似的に計算する際の処理を大幅に削減することができる.さらに,カスケード構造の識別器に早期棄却を導入することで多クラス識別を高速化する手法を提案する.評価実験より,各クラスの重みベクトルが平均相関値0.38のとき,識別演算にかかる計算時間を約21倍に高速化できることを確認した. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | Vol.2015-CVIM-195 No.2 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2015/1/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 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 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 行列分解と早期棄却による多クラス物体検出の高速化(質感の計測・認識・提示,災害) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 黒川 貴都 |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中部大学 Department of Computer Science, Chubu University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山内 悠祠 |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 中部大学 Department of Computer Science, Chubu University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 安倍 満 |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Denso IT Laboratory |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 山下 隆義 |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 中部大学 Department of Computer Science, Chubu University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 藤吉 弘亘 |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 中部大学 Department of Computer Science, Chubu University |
| 発表年月日 | 2015/1/15 |
| 資料番号 | Vol.2015-CVIM-195 No.2 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 410 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | |