| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2011-12-15 15:30
[特別講演]一般物体認識の実用化に向けた取り組みについて ○窪田 進(東芝) PRMU2011-130 |
| 抄録 |
(和) |
画像認識において,事前に収集した学習用画像だけでなく,認識時に与えられた画像を使って辞書を更新することができれば,カテゴリの追加や認識精度の向上が可能になり,より高い利便性を実現することができる.また,認識対象を手軽に変更して試せる仕組みは,最終的な製品に至る前の段階で色々なアイデアを効率よく検証するためにも有用である.
本稿では,手軽にカテゴリの登録や画像の追加が出来る追加学習型画像認識システムを実現する際に必要となった,パラメータ調整なしに様々な対象を扱うための汎用的な画像特徴抽出手法と,高次元特徴量からk近傍識別に適した特徴量を得るために次元削減と計量学習を同時に行う手法を紹介する. |
| (英) |
Currently we are working on designing products with generic object recognition capability. Since rapid prototyping is a key to design such products, we have developed a versatile object recognition system with
incremental learning capability. The system enables efficient feasibility study and rapid prototyping. This paper introduces the system and its key technologies such as feature descriptor and metric learning. |
| キーワード |
(和) |
一般物体認識 / 特徴量 / 計量学習 / / / / / |
| (英) |
generic object recognition / feature descriptor / metric learning / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 353, PRMU2011-130, pp. 33-36, 2011年12月. |
| 資料番号 |
PRMU2011-130 |
| 発行日 |
2011-12-08 (PRMU) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2011-130 |