文献

J-GLOBAL ID：201102235003689392   整理番号：11A0543223

線形多様体を使用する投票ベースのイメージ分類法

Vote-Based Image Classification Using Linear Manifolds

著者 (2件)： MINEGISHI Hiroto (Tokyo Univ. Agriculture and Technol.) ,  HOTTA Seiji (Tokyo Univ. Agriculture and Technol.)
資料名： 画像電子学会誌  (Journal of the IIEEJ)
巻： 40  号： 1  ページ： 52-58  発行年： 2011年01月25日 
JST資料番号： S0815A  ISSN： 0285-9831  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文では,著者らは,局所特徴と線形多様体を使用するイメージ分類法を提案する。著者らの方法では,SIFTなどの局所特徴はテストとトレーニングイメージから抽出される。各クラスで,トレーニングイメージのすべての局所特徴が主成分分析で圧縮される,その結果,トレーニングイメージから抽出された一式の局所特徴が,線形多様体(アフィン部分空間)によって代表される。投票フェーズにおいて,テストイメージから抽出された局所特徴と各線形多様体の間の相違点が測定され,最も近い線形多様体が属するクラスに一票が加算される。全テストの局所特徴について投票することで,テストイメージは最大の得票数をもつクラスに分類される。本論文では,著者らは,精度を改良するために,分類規則に最急降下法に基づく学習アルゴリズムを適用する。WANGイメージデータセットでの実験結果は,著者らの方法が,すべてのトレーニング局所特徴を使用する最近傍投票方式と同等以上の性能を持つことを明らかにした。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *分類 ,  多様体 ,  *学習 ,  線形性 ,  特性 ,  投票 ,  主成分分析 ,  最急降下法 ,  学習アルゴリズム ,  局所特徴
準シソーラス用語： *イメージ分類 ,  *多様体学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• LOWE, D. G. Distinctive image features from scale-invariant key-points. Int'l J. of Computer Vision. 2004, 60, 2, 91-110
• LAZEBNIK, S. Beyond bags of features : Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories. Proc. of CVPR, 2006. 2006, 2169-2178
• NISTER, D. Scalable recognition with a vocabulary tree. Proc. CVPR, 2006. 2006, 775-781
• KISE, K. Simple representation and approximate search of feature vectors for large-scale object recognition. Proc. of BMVC, 2007. 2007, 182-191
• ARYA, S. An optimal algorithm for approximate nearest neighbor searching. J. of ACM. 1998, 45, 6, 891-923

タイトルに関連する用語 (4件)： 線形 ,  多様体 ,  投票 ,  イメージ分類