画像分類のための特徴量自動最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-057

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): Automatic Optimization of Features for Image Classification

著者名: 齊木 健児(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Kenji Saiki(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: 画像分類|遺伝的アルゴリズム

要約(日本語): 一般的に、ある分類問題に有効な特徴量がその他の分類問題に有効であるとは限らない。そのため、特徴量の自動調整手法が求められている。そこで、本論文では特徴算出を4つの要素で考え、その組み合わせを遺伝的アルゴリズムで自動最適化することで分類に有効な特徴量を得る手法を提案する。要素は次の4つである。1．特徴計算で使用する色成分 2．局所的な特徴を算出する範囲 3．局所的な特徴 4．局所的な特徴から算出する特徴量本研究では局所的な特徴が分類に有効だと考え、それを得るために注目画素とその近傍の画素を使った特徴計算を全画素に対して行う。その結果から特徴量算出を行うことで局所的な特徴を考慮した特徴量を得る。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 758 Kバイト