講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-11-26 09:30
ロボットビジョンのシーン記述におけるSIFT特徴点の選択 ○内海祐哉・間所洋和・佐藤和人(秋田県立大) PRMU2009-95 |
抄録 |
(和) |
本論文では,OC-SVM (One Class-Support Vector Machines)を用いて,一般物体認識に有効なSIFT (Scale-Invariant Feature Transform)特徴点を選択する手法を提案する.
我々は,ART-2 (Adaptive Resonance Theory-2)とCPN (Counter Propagation Networks)を組み合せた教師なしカテゴリ分類法を提案した.
従来手法では非注目領域の特徴点が分類に影響を与える.
提案手法では検出された特徴点から注目領域の特徴点を選択することにより,カテゴリ分類に有効な特徴記述をする.
評価実験では,Caltech-256データセットと移動ロボットから得られる時系列画像のカテゴリ分類において,従来手法と比べて分類精度が向上し,ロボットビジョンにおけるカテゴリ分類に有効であることを示す. |
(英) |
This paper presents a method for selection of SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) feature points using OC-SVM (One Class-Support Vector Machines).
We proposed the method for automatic category classification using a network system that combine incremented learning function of ART-2(Adaptive Resonance Theory-2) networks and self-presentation characteristic of CPN (Counter Propagation Networks).
In our former methord, the feature points of nontarget region make misclassification.
In our method, OC-SVM selects feature points of target region.
Experiment results that used Caltedh-256 object category dataset and the time-series image dataset caught from a mobile robot show that classification accuracy of our method is better than that of the former method. |
キーワード |
(和) |
SIFT / OC-SVM / ART-2 / CPN / / / / |
(英) |
SIFT / OC-SVM / ART-2 / CPN / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 306, PRMU2009-95, pp. 7-12, 2009年11月. |
資料番号 |
PRMU2009-95 |
発行日 |
2009-11-19 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2009-95 |