著者

松澤 知己 武井 渉 大町 真一郎 加藤 毅

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.2015, no.13, pp.1-7, 2015-02-27

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画像識別問題はコンピュータビジョン分野において中心的な課題の一つとして,多くの研究がなされてきた.画像識別においては SIFT などの局所記述子群から一つの特徴ベクトルをつくって統計的パターン認識の枠組みにあてはめる方法が定石となっている.中でも Bag-of-Visual-Words とフィッシャーベクトルが最も成功している.それらの符号化法に対し武井らは局所記述子の分布形状を考慮してマハラノビス計量を導入することが有効であることを示した.彼らの方法は記述子の空間全体で同一の計量を用いていたが,本発表では武井らの符号化を一般化して局所ごとに異なる非一様な計量を許すような符号化法を提案する.