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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-10-04 09:00 画像認識におけるクラスタリングを用いた効率的なラべリング手法の検討 ○白須 遼・加藤ジェーン・間瀬健二（名大）  PRMU2012-51 |
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| 抄録 | （和） | 近年，個人が所有・管理可能なデータの大規模化及びデジタルカメラの普及により，効率的に写真データの整理を行うための手法や技術が求められている． 本研究は個人のフォトアルバムを対象とし，写真整理に応用可能である画像認識において，その実現に必要な人手によるラべリング量を削減することを目的とする． そのために提案手法では，「室内（外）で撮られた写真である」，「人が写っている（いない）」といった，フォトアルバム中に一般的に現れやすいクラス（一般クラス）に注目し，それらのクラスについて特徴的な画像を分類器の学習に有用な訓練画像として選択する． 訓練画像の選択は，データセットを用いた各一般クラスの分類に有効な特徴次元選択，及び選択された次元におけるクラスタリングにより行う． 本研究では続いて，提案手法の有効性を検証するために計21424枚の保育園のフォトアルバムを用いて画像認識実験を行った． 提案手法により学習された分類器は特徴次元選択を行わない場合及びランダム選択の場合に比べて，全学習用画像の1/100及び1/50をラべリングした時に良い性能を示した． 結果として，提案手法における特徴次元選択の有効性を一部示すことができた． |
| （英） | Recent years, with the rapid popularization of digital cameras, the amount of photo data that individuals can keep has grown to a huge amount. In order to organize them efficiently, it is necessary to develop methods and technologies that can recognize their contents. In this work, we focus on reducing the manual labeling effort that is necessary for such image recognition task. The key idea is that features that are characteristic for the "common classes" are also discriminative for classifying "specific class", and can help to find the photo which is "worth for labeling". Our proposed method consists of two steps: 1) select the features that are effective in classifying "common classes" through SVM training; and 2) use the selected features to find photos that are "worth for labeling" in the photo album through clustering. We tested the proposed method in image recognition task on a large photo album which consists of 21424 photos taken from a kindergarten. The result confirmed that the proposed method outperform the baseline methods under different experiment setting. |
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| キーワード | （和） | 画像認識 / クラスタリング / ラべリング / 特徴次元選択 / 能動学習 / / / |
| （英） | Image Recognition / Clustering / Labeling / Feature Selection / Active Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 225, PRMU2012-51, pp. 1-6, 2012年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-51 | |
| 発行日 | 2012-09-27 (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) | |
| PDFダウンロード | PRMU2012-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2012-10-04 - 2012-10-05 |
| 開催地（和） | 幕張メッセ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識によるインタフェースの未来 |
| 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 | 2012-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像認識におけるクラスタリングを用いた効率的なラべリング手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Labeling Method Using Clustering For Image Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像認識 / Image Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(3)（和/英） | ラべリング / Labeling |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴次元選択 / Feature Selection |
| キーワード(5)（和/英） | 能動学習 / Active Learning |
| 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） | 白須 遼 / Ryo Shirasu / シラス リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 ジェーン / Jien Kato / カトウ ジェーン |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 間瀬 健二 / Kenji Mase / マセ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-10-04 09:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-51 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.225 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-09-27 (PRMU) |
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