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J-GLOBAL ID：201302274437361905   整理番号：13A1054132

ボトムアップ情報およびトップダウン情報を利用した,画像分類のための情報提供型パッチサンプリング

Informative patches sampling for image classification by utilizing bottom-up and top-down information

著者 (5件)： BAI Shuang (Nagoya Univ., Graduate School of Information Sci., Nagoya, JPN) ,  MATSUMOTO Tetsuya (Nagoya Univ., Graduate School of Information Sci., Nagoya, JPN) ,  TAKEUCHI Yoshinori (Daido Univ., School of Informatics, Nagoya, JPN) ,  KUDO Hiroaki (Nagoya Univ., Graduate School of Information Sci., Nagoya, JPN) ,  OHNISHI Noboru (Nagoya Univ., Graduate School of Information Sci., Nagoya, JPN)
資料名： Machine Vision and Applications  (Machine Vision and Applications)
巻： 24  号： 5  ページ： 959-970  発行年： 2013年07月 
JST資料番号： T0616A  ISSN： 0932-8092  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビジュアルワードバッグフレームワークに基づく画像分類においては,画像表現生成のために用いられる画像パッチは,分類性能に大きな影響を及ぼす。しかしながら,現在,パッチは,主に,低水準画像情報または単に規則的にまたはランダムに抽出された画像情報の処理に基づいてサンプリングされる。これらアプローチを通して抽出されたパッチは,画像カテゴリー化に対しては必ずしも識別力が高いとはいえないため,これらの手法は効果的ではない。本論文では,低水準情報の処理を通して得られたボトムアップ情報と,訓練画像格子の統計的性質を調べることにより得られたトップダウン情報の両者を利用することを提案し,それにより画像パッチの抽出を行った。提案研究の中では,入力画像は規則的格子に分割され,それぞれの格子は,そのボトムアップ情報および/またはトップダウン情報に基づいて評価される。その後,各格子にはその評価結果に基づく顕著性値が割当てられ,それによって,その画像に対する顕著性マップが生成可能になるようにした。最後に,そこで得られた顕著性マップに基づいて,入力画像からのパッチサンプリングを行った。さらに,ここでは,これら2種類の情報のフュージングを行うための手法を提案した。オブジェクトカテゴリーおよびシーンカテゴリーの両者の上でここで提案した手法の評価を行った。実験結果によりその有効性を示した。Copyright 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *パターン分類 ,  *画像分析 ,  *標本抽出 ,  ランダム処理 ,  特徴抽出 ,  統計的方法 ,  格子 ,  評価試験 ,  システム評価 ,  性能評価 ,  カテゴリー
準シソーラス用語： *サンプリング【統計】 ,  顕著性マップ ,  分類性能 ,  画像分類 ,  顕著性

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： ボトムアップ ,  トップダウン ,  画像分類 ,  情報提供 ,  パッチ ,  サンプリング