文献

J-GLOBAL ID：201002284097726826   整理番号：10A0511168

注目点の数はいかにシーン分類に影響するか

How the Number of Interest Points Affect Scene Classification

著者 (4件)： XIE Wenjie (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN) ,  XU De (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN) ,  LIU Shuoyan (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN) ,  TANG Yingjun (Beijing Jiaotong Univ., Beijing, CHN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E93-D  号： 4  ページ： 930-933  発行年： 2010年04月01日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,注目点の数とシーン分類における正解率の間の関係に焦点を置いた。ここで,より多くの注目点はより高い精度を生成するという,通説を受け入れた。しかし,この分野でほとんど取り組みはしていない。本論文でこの観点を実証するために,単語のバッグ法に基づいた大規模な実験を実装した。特に,3つの異なったSIFTディスクリプタと5つの特徴選択法を,注目点の数を変えるために採用した。革新点として,より多くの注目点と,より高い精度を作り出すことができるOctave Dense SIFTという新しい濃密なSIFTディスクリプタおよび数の相互情報量(NMI)と呼ばれる新しい特徴選択法を提案した。相互情報量には,他の特徴選択法より良いロバストさがある。実験結果は,注目点の数が積極的に分類精度に影響できることを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *画像処理 ,  興味 ,  点 ,  画像 ,  分類 ,  比率 ,  精度 ,  統制索引語 ,  特徴選択 ,  相互情報量
準シソーラス用語： シーン ,  *シーン分類 ,  ディスクリプタ ,  高精度 ,  *正解率 ,  *注目点

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (7件)：

• VAILAYA, A. On image classification : City vs landscapes. Pattern Recognit. 1998, 31, 12, 1921-1935
• BOSCH, A. Which is the best way to organize/classify images by content?. Image Vis. Comput. 2007, 25, 6, 778-791
• LOWE, D. G. Distinctive image features from scale-invariant key-points. Int. J. Comput. Vis. 2004, 60, 2, 91-110
• MIKOLAJCZYK, K. A performance evaluation of local descriptors. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2005, 27, 10, 1615-1630
• LAZEBNIK, S. Beyond bags of features : Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, New York, June 2006. 2006, 2, 2169-2178

タイトルに関連する用語 (3件)： 注目 ,  数 ,  シーン分類