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J-GLOBAL ID：201202291162683588   整理番号：12A0479564

シーン/オブジェクト認識のための局所的記述子テンソルの多重線形監視型近傍埋込み

Multilinear Supervised Neighborhood Embedding of a Local Descriptor Tensor for Scene/Object Recognition

著者 (3件)： HAN Xian-Hua (Ritsumeikan Univ., Kusatsu, JPN) ,  CHEN Yen-Wei (Ritsumeikan Univ., Kusatsu, JPN) ,  RUAN Xiang (OMRON Corp., Tokyo, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 21  号： 3  ページ： 1314-1326  発行年： 2012年03月 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像内に局所領域の記述子を組み合わせた,局所的記述子テンソルとしての画像表現を提案した。それは,局所的記述子組合せのための,一般的なbag-of-feature(BOF)モデルより効率的であった。同時に,大きな照明変動をもつデータベースに対する,領域表現のための局所的記述子を開発した。特徴抽出弁別式に対して,オブジェクトまたはシーン認識のために用いることができる,多重線形監視型近傍埋込み(MSNE)を利用した。また,画像における大きな照明変動に対して,ロバストな局所領域表現のための正規化勾配をもつ,方向重み付けのヒストグラム(NHOG)として表すことができる,新しい特徴抽出法を提案した。シーン,ビューベース,および顔データベース等の様々なデータ集合に関して,提案アルゴリズムを検証した。実験結果により,特に少ないトレーニングサンプル数の場合の,従来のサブ空間解析法と比較して,本手法の認識率を大きく改善できたことを示した。

シソーラス用語： *画像認識 ,  画像理解 ,  *物体認識 ,  統制索引語 ,  テンソル ,  表現 ,  経時変化 ,  特徴抽出 ,  ヒストグラム ,  比率
準シソーラス用語： *オブジェクト認識 ,  *シーン認識 ,  画像表現 ,  記述子 ,  照明変動 ,  認識率

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： シーン ,  オブジェクト認識 ,  記述子 ,  テンソル ,  近傍 ,  埋込み