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J-GLOBAL ID:201402225057026468   整理番号:14A0962145

部分空間モデルの混合による画像分類

Image Classification Using a Mixture of Subspace Models
著者 (2件):
資料名:
巻:ページ: 93-97 (J-STAGE)  発行年: 2014年 
JST資料番号: U0116A  ISSN: 1882-6695  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:
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本論文では,局所特徴記述子を用いた画像分類のための新たな方法を提案した。この手法は,画像の特徴を抽出し,それらの分布を特徴付けるため,局所記述子の線形部分空間を利用した。抽出した特徴は線形判別分析によって,より差別的な特徴に形質転換し,そしてそれらのカテゴリを認識するために使用した。実験結果により,この提案した方法は,分類精度の点でFisherカーネル法と競合することを示した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
引用文献 (26件):
  • [1] Lowe, D.G.: Distinctive image features from scale-invariant key points, Int'l. J. Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-110 (2004).
  • [2] Sivic, J. and Zisserman, A.: Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos, Proc. ICCV'03, Vol.2, pp.1470-1477 (2003).
  • [3] Csurka, G., Dance, C.R., Fan, L., Willamowski, J. and Bray, C.: Visual categorization with bags of keypoints, In Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, ECCV, pp.1-22 (2004).
  • [4] Perronnin, F. and Dance, C.: Fisher Kernels on Visual Vocabularies for Image Categorization, Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2007).
  • [5] Perronnin, F., Sanchezz, J. and Mensink, T.: Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification, Proc. European Conference on Computer Vision (ECCV), pp.143-156 (2010).
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