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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-03-14 15:00 局所的な勾配情報の組み合わせによる特徴抽出法 ○寺島裕貴・喜田拓也（北大）  PRMU2013-209 |
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| 抄録 | （和） | 画像分類に広く用いられる特徴量としてLocal Binary Pattern (LBP)がある．これは，通常3×3の局所領域から画素値を元に算出された256個のパターンの頻度を記述したヒストグラムを特徴量とする局所特徴量である．本稿では，このLBPの考えを元に，画像の輝度による勾配情報をパターン化した特徴量を提案する．本稿で提案する特徴量は，3×3の局所領域の中から4点を選択し，それらの点が有する勾配強度と勾配方向の情報の組み合わせを256個のパターンで表す．テクスチャ画像，及び顔画像における画像分類において，LBP，improved LBP，uniform LBPと比較実験を行い，本提案手法が他よりも高い分類精度を得られることを示した． |
| （英） | Local Binary Pattern (LBP) is an image feature that widely used for image classification.This feature consists of a histogram calculated from luminosity patterns extracted from 3 x 3 local regions.In this paper, we propose a new LBP like image feature that utilizes image gradient information.The feature is calculated by gradient magnitude and orientation patterns extracted from 4 special points of 3 x 3 local regions.In the experiments, we compare the image classification performance between the proposed feature and previous features (LBP, improved LBP, and uniform LBP) on texture and facial image datasets.The proposed feature showed better classification accuracy than other previous methods. | |
| キーワード | （和） | local binary pattern / 画像認識 / 画像分類 / 勾配 / 局所特徴量 / / / |
| （英） | local binary pattern / image recognition / image classification / gradient / local feature / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 493, PRMU2013-209, pp. 247-252, 2014年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2013-209 | |
| 発行日 | 2014-03-06 (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 | PRMU2013-209 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2014-03-13 - 2014-03-14 |
| 開催地（和） | 早稲田大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | パターン認識・メディア理解における組み合わせと統合，文化の振興と教育 |
| 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 | 2014-03-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 局所的な勾配情報の組み合わせによる特徴抽出法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Extraction Using Local Gradient Pattern |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | local binary pattern / local binary pattern |
| キーワード(2)（和/英） | 画像認識 / image recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| キーワード(4)（和/英） | 勾配 / gradient |
| キーワード(5)（和/英） | 局所特徴量 / local feature |
| 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） | 寺島 裕貴 / Hiroki Terashima / テラシマ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 喜田 拓也 / Takuya Kida / キダ タクヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-03-14 15:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2013-209 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.493 |
| ページ範囲 | pp.247-252 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-03-06 (PRMU) |
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