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J-GLOBAL ID：201302218003293637   整理番号：13A0099873

SVMを用いたテクスチャ分類における高次モーメントの次数と分類精度について

Higher-Order Moment Orders and Performance in Texture Classification using Support Vector Machines

著者 (2件)： PHAN Trung Nguyen Bao (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  亀山啓輔 (筑波大 システム情報系)
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： 112  号： 358(HIP2012 59-72)  ページ： 31-36  発行年： 2012年12月06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： テクスチャなどの画像分類における特徴量としては,特徴空間の大きさゆえに従来3次までの局所モーメント関数(局所2次自己相関関数)特徴量が用いられてきた。高次モーメント(HOM)カーネルの導入により,より高次のモーメント関数特徴量の扱いが容易となるため,本研究では従来用いられてこなかった高い次数のモーメントを特徴量としたテクスチャ分類実験をHOMカーネルとサポートベクトルマシンを組み合わせることで特に5次を超える高次のHOMカーネルを用いた場合に着目して行った。その結果,偶数次の場合の分類精度が相対的に高いことが明らかになった。またモーメント関数の次数が高いほどテストセットの変動に敏感になっていくことも分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *テクスチャ処理 ,  *パターン分類 ,  サポートベクトルマシン ,  *モーメント ,  精度 ,  指標 ,  分類 ,  パターン認識
準シソーラス用語： *テクスチャー分類 ,  *高次モーメント ,  分類精度 ,  画像特徴量 ,  画像分類 ,  Kernel法

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： SVM ,  テクスチャ分類 ,  高次モーメント ,  次数 ,  分類精度