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J-GLOBAL ID：200902249039825708   整理番号：09A0282415

食事画像の解析における特徴量選択の評価

Food Image Analysis by Local Image Features

著者 (3件)： 北村圭吾 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  山崎俊彦 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  相澤清晴 (東大 大学院情報理工学系研究科)
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： 108  号： 425(IE2008 204-252)  ページ： 167-172  発行年： 2009年01月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究は食事画像を利用して日々の食事状況を解析・可視化できるシステムの構築を目指している。提案するシステムでは,日常生活の画像群からの食事画像の抽出,含まれる料理のバランスの推定,そのバランスの可視化の3機能を有する。本論文ではこのシステムにおける食事画像の抽出・バランスの推定という画像解析において,画像認識で多く用いられているBags of Featuresモデルを用いた精度向上について述べる。実験の結果,食事画像の場合SIFT特徴などで用いられるDifference of Gaussian処理による特徴点検出が最も精度が高く,我々の従来手法より食事画像の抽出は5%,バランスの推定は7%精度が向上することがわかった。(著者抄録)

シソーラス用語： *画像分析 ,  *情報 ,  *食事 ,  記録 ,  生活
準シソーラス用語： *特徴量 ,  ライフログ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 食事 ,  解析 ,  特徴量 ,  評価