文献

J-GLOBAL ID：201002285036451553   整理番号：10A0444832

Graph Cutsを用いたBag-of-Keypoints法の特性改善に関する検討

Performance Improvement of Bag-of-Keypoints by using Graph Cuts

著者 (3件)： 藤川哲也 (早稲田大 理工) ,  佐藤元昭 (早稲田大) ,  甲藤二郎 (早稲田大 理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 109  号： 469(IE2009 179-196)  ページ： 35-40  発行年： 2010年03月08日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,一般物体認識で用いられるBag-of-Keypoints法の前処理として,Graph Cutsを用いて画像中の物体領域を自動抽出する手法を提案する。Graph Cutsをはじめとする領域分割は物体認識の前処理として有効であるとされている。注目すべき物体は画像の中心付近に存在し易いという仮定のもと,画像の中心と四隅にseedを与えることで,大きなエッジで領域分割を行う。その領域分割の結果から色分布を取得し,再度Graph Cutsを行うことによって精度を向上させる。評価実験により,Bag-of-Keypoints法の識別率が向上したことを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *画像処理 ,  抽出 ,  セグメンテーション ,  分布 ,  *特徴抽出 ,  比率 ,  特徴量
準シソーラス用語： *グラフカット ,  自動抽出 ,  色分布 ,  識別率

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (13件)：

• CSURKA, G. Visual Categorization with Bags of Keypoints. Proc. ECCV Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, 2004. 2004, 1-22
• LOWE, D. G. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision. 2004
• LI, Fei-Fei. A Bayesian Hierarchical Model for Learning Natural Scene Categories. Proc. of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. 2005, 524-531
• BOYKOV, Yuri Y. Interactive Graph Cuts for Optimal Boundary & Region Segmentation of Objects in N-D Images. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. 2004, 2, 731-738
• HAN, D. Automatic Segmentation Based on AdaBoost Learning and Graph-Cuts. ICIAR06. 2006, 215-225

タイトルに関連する用語 (1件)： 特性改善