著者
鈴木 浩二 松川 徹 栗田 多喜夫
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
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.2009, no.29, pp.7-12, 2009-03-06
被引用文献数
2

局所特徴を SVM により背景領域からの特徴と対象領域からの特徴に分類し利用する手法 (初期特徴選択) を提案する.初期特徴選択の有効性を検証するために,UIUC Image Database を用いて SIFT 特徴を車領域からの SIFT 特徴と背景領域からの SIFT 特徴に分類する SVM を作成し,SIFT 特徴を用いた Bag-of-Features の特徴選択に適用する実験を行った.この実験の結果,Bag-of-Features において背景領域からの SIFT 特徴を SVM で選択的に取り除くことにより,クラスタ数が少ない場合において従来手法よりも識別率を向上させることできた.We propose a local feature selection method that classifies local features into background's features and target's features using SVM. We applied this feature selection method to "bag-of-features" method in generic object recognition problem. To verify the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using UIUC Image data base. Experimental results showed the proposed method outperformed the conventional Bag-of-Features representation with a fewer number of clusters.

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