ディープラーニングによる物体認識軸を用いた抽象画像の類似性評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST15004

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2015/03/11

タイトル(英語): A similarity evaluation method for abstract images by using object recognition axis with deep learning.

著者名: 濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Tomoki HAMAGAMI(Yokohama National University)

キーワード: ディープラーニング|類似画像評価

要約(日本語): 抽象的な意匠画像の類似性を評価するために，ディープラーニングによって作られた一般物体認識空間の軸を用いた類似性の評価を行う手法について示す。

要約(英語): A novel similarity evaluation method by generic object recognition system for abstract images is proposed. The contribution of the method is to enable to quantitative evaluation of impression similarity and the semantic based image retrieval from digital archive data. In order to extract feature region, Ward's method which is an adaptive hierarchical clustering is applied to SIFT keypoints analysed from images. Extracted segments are analysed by the generic object recognition machine implemented with deep neural network, and are transformed to ``objects existence space'' from ``impression space''.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 9,702 Kバイト