著者

森本 雅和 三好 卓也 藤井 健作

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 A (ISSN:09135707)

巻号頁・発行日

vol.J94-A, no.7, pp.548-551, 2011-07-01

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本論文ではマイナー成分分析を用いてパンの種類を画像から自動識別する手法を提案する.パンは製造工程において発酵や焼成を含むため,個体差が発生しやすい.また,店舗レジへの導入を考えた場合,環境光変化に頑健であることが求められる.本研究では学習用パン画像から様々な特徴を抽出し,主成分分析をもとに特徴の選択を行う.このとき,パンの個体差や環境光変化が固有値の大きな主成分として現れることを考慮し,より分散の小さいマイナーな成分のみを用いて識別を行うことで,通常の部分空間法よりも識別率を改善できることを示す.