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J-GLOBAL ID：201402210887416776   整理番号：14A1120902

一般物体認識情報を用いた前景カテゴリ領域推定法の検討

An Examination of Foreground Category Region Inference by Using Information of Generic Object Recognition

著者 (4件)： 照井翔太 (岩手県大 大学院ソフトウェア情報学研究科) ,  小嶋和徳 (岩手県大 大学院ソフトウェア情報学研究科) ,  伊藤慶明 (岩手県大 大学院ソフトウェア情報学研究科) ,  石亀昌明 (岩手県大 大学院ソフトウェア情報学研究科)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 38  号： 33(AIT2014 102-112)  ページ： 37-40  発行年： 2014年08月18日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では画像中に存在する前景カテゴリ物体の領域を推測することを目的とする。本手法は,あらかじめ対象物体のカテゴリを一般物体認識により推測し,その情報を基に行う。具体的には顕著性マップを利用して有益な情報と思われる領域を抽出した後,抽出した前景領域の識別を行い,その後改めて領域推定を行う。評価実験では,Microsoft Research Cambridge21 Dataset(MSRC21)のうち5カテゴリを対象とした。今回ピクセル単位での精度を算出した結果,最も精度が高かったカテゴリにおいてF値が0.50となった。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *コンピュータビジョン ,  *景観 ,  特徴抽出 ,  地図 ,  判別分析 ,  評価試験 ,  画素 ,  精度 ,  画像検索 ,  画像処理 ,  カラー画像
準シソーラス用語： SIFT【画像処理】 ,  ピクセル ,  顕著性マップ ,  *前景 ,  認識精度

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (7件)：

• 石岡豊,間所洋和,佐藤和人:“複数物体認識のための顕著性に基づく物体領域自動抽出法“, MIRU2012,IS2-78
• P.Duygulu, K.Barnard, J.F.G de Freitas and D.A. Forsyth: “Object Recognition as Machine Translation:Learning a Lexicon for a Fixed Image Vocabulary“, Proc. European Conference on Computer Vision, pp.IV:97-112(2002)
• L.Itti, C.Koch, and E.Niebur : “A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Anaylysis“, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20, 11, pp.1254-1259(Nov.1998)
• David G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints“, International journal of Computer Vision, 60, 2, pp91- 110(Nov.2004)
• 藤吉弘亘:“Gradientべースの特徴抽出 -SIFT とHOG-“ : 情報処理学会研究報告 CVIM160,pp.211-224(2007)

タイトルに関連する用語 (4件)： 一般物体認識 ,  前景 ,  カテゴリ ,  推定法