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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-09-05 09:30 SIFT混合ガウス分布を用いた一般物体認識のためのマルチカーネル学習 ○井上中順・上嶋勇祐・篠田浩一・古井貞熙（東工大）  PRMU2010-58 IBISML2010-30 |
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| 抄録 | （和） | 一般物体認識のための，SIFT 混合ガウス分布に適したマルチカーネル学習に関する検討結果を報告する．SIFT 混合ガウス分布とは，画像から得られたSIFT 特徴の分布を混合ガウス分布で推定したものであり，混合ガウス分布間の距離を用いることでRBF カーネルが得られる．そこで，複数の特徴量，局所領域，辞書サイズから得られたカーネルをマルチカーネル学習で融合する．また，マルチカーネル学習における正則化として，l1正則化，lp正則化，elastic-net 正則化を比較・検討した．評価実験では，PASCAL VOC 2010 のデータセットを用いた一般物体認識を行った．その結果，Mean AP は単独の手法を用いた場合の最大41.0% から，elastic-net 正則化によるマルチカーネル学習で50.5% まで向上した． |
| （英） | We propose a statistical framework for generic object recognition using SIFT Gaussian mixture models (GMMs) and multiple kernel learning. We model SIFT features extracted from images by using GMMs. RBF kernels for multiple kernel learning are generated based on the distance between SIFT GMMs. In our experiments, we show which type of regularizer (e.g. l1,lp, elastic-net) is optimal for combining the kernels for different features, interest regions, and vocabulary sizes. Our best result obtained by using a single kernel was 41.0% in terms of Mean AP on the PASCAL VOC 2010 dataset, and it was improved to 50.5% by using the elastic-net multiple kernel learning. | |
| キーワード | （和） | 一般物体認識 / SIFT 混合ガウス分布 / GMM supervector / マルチカーネル学習 / / / / |
| （英） | Generic object recognition / SIFT GMMs / GMM supervector / Multiple kernel learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-58, pp. 7-12, 2010年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-58 | |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) | |
| 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 | PRMU2010-58 IBISML2010-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2010-09-05 - 2010-09-06 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka Univ. |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化, 一般 |
| テーマ（英） | Machine learning and optimization for computer vision and pattern recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2010-09-IBISML-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SIFT混合ガウス分布を用いた一般物体認識のためのマルチカーネル学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Multiple Kernel Learning for Generic Object Recognition Using SIFT Gaussian Mixture Models |
| 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） | SIFT 混合ガウス分布 / SIFT GMMs |
| キーワード(3)（和/英） | GMM supervector / GMM supervector |
| キーワード(4)（和/英） | マルチカーネル学習 / Multiple kernel learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 井上 中順 / Nakamasa Inoue / イノウエ ナカマサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上嶋 勇祐 / Yusuke Kamishima / カミシマ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠田 浩一 / Koichi Shinoda / シノダ コウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古井 貞熙 / Sadaoki Furui / フルイ サダオキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-09-05 09:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-58, IBISML2010-30 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.187(PRMU), no.188(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
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