拡張RCAを用いたカーネルvisual word生成法と一般物体認識への応用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS13033

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2013/03/18

タイトル(英語): Kernel Visual Word Generate with Extended RCA and Application to General Object Recognition

著者名: 西村 朋己(和歌山大学),呉 海元(和歌山大学),瀧 寛和(和歌山大学),陳 謙(和歌山大学)

著者名(英語): Nishi Tomoki(Wakayama University),Wu Haiyuan(Wakayama University),Taki Hirokazu(Wakayama University),Chen Qian(Wakayama University)

キーワード: 一般物体認識|拡張ＲＣＡ|局所特徴量抽出|特徴量変換|カーネルｖｉｓｕａｌ　ｗｏｒｄ|Generic object recognition|Extended RCA|detection of local feature vector|Feature vector transform|kernel visual word

要約(日本語): 本論文では，画像から抽出された大量の局所特徴量に対して，独自に拡張した関連成分分析を適用し，特徴空間で局所特徴量の分布を変換することによって，コンパクトでありながら分離性のよいカーネルvisual wordを生成する方法を提案する．本稿では，生活支援のために顔や人体等の共通データベースを利用し，従来手法との比較実験より，提案手法で得られるカーネルvisual wordは分類性能が高いことを確認した．

要約(英語): In this paper, we propose a method that can extract a compact and discrete set of kernel visual words by transforming local features with extended relevant component analysis (RCA). Its effectiveness was confirmed through several comparison experiments using common image databases included faces and body, etc for life support.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 9,289 Kバイト