物体認識結果を利用したＬＤＡによるシーンクラスタリング ー物体認識結果のクラスタへの影響に関する考察ー

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20051,CT20117

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2020/12/13

タイトル(英語): Scean clustering by LDA based object recognition result : effect of object recognition result on the cluster

著者名: 池田 祐輔(静岡理工科大学大学院),高野 敏明(静岡理工科大学大学院　)

著者名(英語): Yusuke Ikeda(Graduate School of Shizuoka Institute of Science and Technology),Toshiaki Takano(Graduate School of Shizuoka Institute of Science and Technology)

キーワード: 物体認識|ＬＤＡ|シーンクラスタリング|Object recognition|LDA|Scene clustering

要約(日本語): 近年，大規模なデータセットに対する機械学習による研究が盛んに行われており，データセット作成が必要となっている．画像データセットにおいては，画像に対して手作業でアノテーションを行っているが，作業者によってアノテーションが異なることがある．そのため本研究では，人間が画像中の物体からシーンを連想することに着目し，ボトムアップにシーンクラスタリングを行う手法の提案と物体認識結果を利用することによるシーンクラスリングへの影響について考察を行った．

要約(英語): The purpose is to enable machines to classify images like humans do. We assume that humans image the scene from an object. In this paper, we propose a clustering method based on LDA using the results of object recognition and discusses the effect of object recognition result on the cluster.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,130 Kバイト