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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-05-14 14:45 一般物体認識における学習データセットのサイズ拡張による影響の解析 ○外山託海・黄瀬浩一（阪府大）  IE2010-40 PRMU2010-28 MI2010-28 |
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| 抄録 | （和） | 一般にパターン認識において，学習データセットの内容は識別性能に大きく影響することが知られている． これまで一般物体認識の分野において用いられてきた多くのデータセットでは，１カテゴリあたりのサンプル数が幾分か少ない場合が多いため，データセットを拡張して内容を充実させることができれば認識性能をさらに上げることができると考えられる．これまでそのようなサンプル数を増やすための手法はいくつか提案されてはいるが，それらの手法で用いられるデータの数は数万程度であり，さらにデータを増やすことで認識性能はより向上すると考えられる． そこで我々はインターネットから数十万枚の画像を集め，それらの画像をフィルタリングしてデータセットに加え，データセットのサイズを大きくした場合とそのままの大きさの場合とで認識性能を比べる．その際識別器を変えた上でも実験を行い，それぞれどのような影響を及ぼすかを解析する． |
| （英） | In the field of pattern recognition, it is well known that the contents of a training dataset affects the recognition performance. Most datasets used in the field of generic object recognition have a somewhat small number of samples per category. Thus, it is reasonable to think that we can acquire higher recognition performance by expanding the dataset. Although several approaches have attempted to increase the number of samples, the amount of these increased samples is about ten thousands which can be increased more to acquire much higher recognition performance. Thus, we collect hundred thousands of images and compare the recognition performance between the dataset with original size and the dataset which is expanded with our dataset expansion method. In addition, we also analyze the impact of using different classifiers for these expanded datasets. |
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| キーワード | （和） | 一般物体認識 / データセット拡張 / フィルタリング / Support Vector Machine / $k$-Nearest Neighbor / / / |
| （英） | Generic object recognition / Dataset expansion / Filtering / Support Vector Machine / $k$-Nearest Neighbor / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 27, PRMU2010-28, pp. 145-150, 2010年5月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-28 | |
| 発行日 | 2010-05-06 (IE, PRMU, MI) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | IE2010-40 PRMU2010-28 MI2010-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IE MI |
| 開催期間 | 2010-05-13 - 2010-05-14 |
| 開催地（和） | 中部大 |
| 開催地（英） | Chubu Univ. |
| テーマ（和） | First Person Visionのための認識・理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2010-05-PRMU-IE-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 一般物体認識における学習データセットのサイズ拡張による影響の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Analysis of the Impact of a Training Dataset Expansion for Generic Object Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 一般物体認識 / Generic object recognition |
| キーワード(2)（和/英） | データセット拡張 / Dataset expansion |
| キーワード(3)（和/英） | フィルタリング / Filtering |
| キーワード(4)（和/英） | Support Vector Machine / Support Vector Machine |
| キーワード(5)（和/英） | $k$-Nearest Neighbor / $k$-Nearest Neighbor |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 外山 託海 / Takumi Toyama / トヤマ タクミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Prefecture University (略称： Osaka Prefecture Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黄瀬 浩一 / Koichi Kise / キセ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪府立大学 (略称： 阪府大) Osaka Prefecture University (略称： Osaka Prefecture Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-05-14 14:45:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | IE2010-40, PRMU2010-28, MI2010-28 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.26(IE), no.27(PRMU), no.28(MI) |
| ページ範囲 | pp.145-150 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-05-06 (IE, PRMU, MI) |
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