- 著者
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上東 太一
柳井 啓司
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2007, no.42, pp.201-208, 2007-05-15
- 被引用文献数
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近年、デジタル画像の爆発的な増大によって、実世界の一般的な画像に対する認識技術への要求が高まっている。そこで、本研究では、新しい認識の手法として G. Csurka らによって提案された bag-of-keypoints 手法を利用して、Web から収集した一般的な画像に対して画像分類実験を行った。Bag-of-keypoints 手法によって画像特徴量を抽出し、SVM によって分類実験を行った結果、100 クラスの分類において分類率 51.1%を実現した。Recently, need for generic image recognition is getting larger due to the explosive increase of digital images. Then, we have performed classification experiments for general real-world images gathered from Web employing the bag-of-keypoints method proposed by G.Csurka et al. In the experiments, we have obtained the 51.1% classification rate for 100 object classes.