文献

J-GLOBAL ID：201302268195200669   整理番号：13A0014666

効果的カテゴリー化のためのバッグオブビジュアルワード枠組みへの文脈情報組込み

Incorporating Contextual Information into Bag-of-Visual-Words Framework for Effective Object Categorization

著者 (5件)： BAI Shuang (Dep. of Media Sience, Graduate School of information Sci., Nagoya Univ.) ,  MATSUMOTO Tetsuya (Dep. of Media Sience, Graduate School of information Sci., Nagoya Univ.) ,  TAKEUCHI Yoshinori (Dep. of Media Sience, Graduate School of information Sci., Nagoya Univ.) ,  KUDO Hiroaki (Dep. of Media Sience, Graduate School of information Sci., Nagoya Univ.) ,  OHNISHI Noboru (Dep. of Media Sience, Graduate School of information Sci., Nagoya Univ.)
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： E95-D  号： 12  ページ： 3060-3068 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  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： バッグオブビジュアルワードは,オブジェクトカテゴリー化に有望なアプローチである。しかし,この枠組みの中では,ベクトル量子化により引き起こされる情報の損失に起因して,ビジュアルワードによるパッチエンコーディングに曖昧さが存在している。本論文で著者等は,上記の曖昧さを低減するためのバッグオブビジュアルワードに,パッチレベルの文脈情報を組み込むことを提案した。この目標を達成するために,著者等は,上位階層におけるビジュアルワードが,下位階層におけるビジュアルワードの文脈情報を含んでいる階層構造の符号表を作成した。提案手法では,各サンプル点から,さまざまなスケールのパッチ,SIFT記述子により記述されているすべてのパッチを抽出する。それから著者等は,微細スケールパッチから作成したビジュアルワードを下位の階層に入れておいて,粗いスケールのパッチから作成したビジュアルワードを上位階層に入れておく,階層構造符号表を作成した。同時に,これらの抽出されたパッチ間の対応関係を用いることにより,異なる階層にあるビジュアルワードが互いに関連付けられる。その後,著者等は,パッチが同じ標本点から抽出されているパッチのペアを,構築した符号表に割り当てるための方法を設計した。また,画像情報を効果的に利用するために,著者等は,さまざまサンプリング方法を介して抽出された二つの特徴集合に基づく提案手法を実装し,確率論的手法を使用してそれらを融合した。最後に著者等は,データセットCaltech 101およびデータセットCaltech 256上で提案手法を評価した。実験結果は,提案手法の有効性を実証した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *情報 ,  分類 ,  *視覚 ,  単語 ,  階層構造 ,  符号表 ,  *物体認識
準シソーラス用語： *オブジェクトカテゴリー化 ,  *文脈情報

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (24件)：

• LAZEBNIK, S. Beyond bags of features : Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories. Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2006. 2006, 2, 2169-2178
• CHANG, C. LIBSVM : A library for support vector machines. http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsm. 2001
• FEI-FEI, L. Learning generative visual models from few training examples : An incremental Bayesian approach tested on 101 object categories. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Workshop on Generative-Model Based Vision, 2004. 2004
• CSURKA, G. Visual categorization with bags of keypoints. Proc. ECCV International Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, 2004. 2004
• VAILAYA, A. Image classification for content-based indexing. IEEE Trans. Image Process. 2001, 10, 1, 117-130

タイトルに関連する用語 (4件)： カテゴリー化 ,  枠組み ,  文脈情報 ,  組込み