| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-03-16 15:15
相関カーネルのテクスチャ画像の識別における性能評価
○堀川 洋（香川大） |
| 抄録 |
（和） |
サポートベクトルマシンなどのカーネル法において，カーネル関数として自己相関関数の内積を用いた相関カーネルが利用されている．相関カーネルは，高次のものでも原データの2次相互相関関数のべき乗を用いて効率良く計算することができる．本研究では相関カーネルをテクスチャ画像の識別に適用し，その性能の比較・評価を行った．そして，相関カーネルの性質としてその次数が高くなると汎化性が低下し識別性能が悪くなることを示した．また，その影響は，画像サイズが大きい場合には顕著に現れるが，画像サイズが小さい場合にはそれほど見られず多くの場合に高次(3次から10次)の相関カーネルにおいて2次のものよりも高い正識別率が得られることを示した． |
| （英） |
Correlation kernels, which are the inner products of the autocorrelation functions of original data, have been used in kernel-based pattern classification or feature extraction methods, e.g. support vector machines. The correlation kernels are effectively calculated with the second-order cross-correlation functions. In this study, classification experiments on texture images with the correlation kernels were done and their performance was evaluated. It was shown that the generalization ability of the correlation kernels degrades as the order of the correlations increases and the performance of the higher-order correlation kernels is lowered consequently. However, the third to tenth-order correlation kernels showed better performance than the second-order kernel for small images in many cases. |
| キーワード |
（和） |
カーネル法 / サポートベクトルマシン / 主成分分析 / 正準相関分析 / テクスチャ画像 / 相関カーネル / / |
| （英） |
kernel method / support vector machine / principal component analysis / canonical correlation analysis / texture classification / correlation kernel / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 606, PRMU2006-276, pp. 125-130, 2007年3月. |
| 資料番号 |
PRMU2006-276 |
| 発行日 |
2007-03-09 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
| PDFダウンロード |
|