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J-GLOBAL ID：201702253014877604   整理番号：17A1652819

建物認識のための画像特徴量による大学キャンパス画像の領域分割

Segmentation of Campus Images based on Image Features for Building Recognition

著者 (3件)： 山西健太 (室蘭工大 大学院工学研究科) ,  服部峻 (室蘭工大 大学院工学研究科) ,  鈴木幸司 (室蘭工大 大学院工学研究科)
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： 117  号： 228(IE2017 47-63)  ページ： 25-30  発行年： 2017年09月28日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 大学キャンパスから取得した自然画像から建物を認識する研究を行っている。しかし,キャンパスの画像には木や芝生などの自然物,自動車や自転車,道路などの人工物,人物などの様々な物体が含まれており,建物の認識を困難にしている。このため,本研究では大学キャンパスに含まれている物体をベースに画像特徴量を用いて領域分割について検討した。ガボール特徴とSVMを使用して教師あり領域分割を,SGFを使用して教師なし領域分割をそれぞれ行い,結果を検討した。また,本研究ではカラー画像をグレースケールに変換してから領域分割を行う。2種類の変換手法(Luminance,MSB)で実験を行い,グレースケールへの変換手法による違いについても結果を検討した。その結果,教師あり領域分割については学習データとして使用していない画像では満足に分割出来ていない結果となった。教師なし領域分割についてはLuminanceの場合,MSBの場合のどちらの場合でも大まかに領域分割出来た。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *指標 ,  画像特性 ,  *セグメンテーション ,  サポートベクトルマシン ,  特徴抽出 ,  *画像認識 ,  符号 ,  画像変換
準シソーラス用語： *建物認識 ,  *画像特徴量 ,  領域分割 ,  *教師あり領域分割 ,  MSB【ビット】 ,  グレースケール変換

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

引用文献 (11件)：

• A. K. Jain and F. Farrokhnia, Unsupervised Texture Seg-mentation Using Gabor Filters, Pattern recognition, Vol.24, issue 12, pp. 1167-1186, 1991.
• B.S. Manjunath and W.Y. Ma, Texture features for brows-ing and retrieval of image data, IEEE Transactions on Pat-tern Analysis and Machine Intelligence, Vol.18 , Issue 8, pp.837-842, Aug. 1996.
• Minhwan Kim, Changmin Park, and Kyongmo Koo, Nat-ural / Man-Made Object Classification Based on Gabor Characteristics , CIVR , pp.550-559 , 2005.
• 小野田崇(著), 人工知能学会(編), サポートベクターマシン(知の科学), 株式会社オーム社, 第1版, 2007.
• Xiao Yan Dai, Junji Maeda, Unsupervised Segmentation of Natural Images Optical Review, Vol.9, Issue 5, pp.197-201, September 2002.

タイトルに関連する用語 (4件)： 建物 ,  画像特徴量 ,  大学キャンパス ,  領域分割