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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-12-12 10:00 圧縮性に基づくパターン認識手法における特徴空間の改善 ○中島優次・古賀久志・戸田貴久（電通大）  PRMU2014-76 |
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| 抄録 | （和） | 近年，航空画像分類やtwitter 分析などの応用領域においてパラメータフリーで計算可能な圧縮性類似度が注目されている．一方で，異なる辞書による圧縮率で構成された圧縮率ベクトルによりデータを特徴表現する枠組みPRDC (Pattern Representation on Data Compression) が存在する．PRDC の精度は特徴空間の軸となる辞書集合に依存する．そこで，本研究では互いに独立性の高い特徴量が得られるような辞書集合を生成することで，PRDC の精度改善を目指す．提案手法では辞書集合を逐次的に構築する．とくに，選択済みの辞書では圧縮されないデータから得られる辞書を選んで，さらに選択済みの辞書との共通単語を削除することで独立性が高い辞書集合を作る．データから得られた辞書をそのまま使わず，精度向上のために修正して用いるというアイデアは本研究の独創的な点である．航空写真を用いた画像分類において提案手法の有用性を確認した． |
| （英） | Recent years have witnessed an increased interest about compression-based methods, which is basically parameter-free approach and are employed in applications such as remote sensing and twitter-analysis. We have proposed a pattern representation using data compression or PRDC. This framework represents multimedia-data by using a compression ratio vector(CV). The CV is composed of compression ratio that is calculated from each different dictionary. The accuracy of PRDC depends on set of dictionaries that construct a feature space of PRDC. Therefore, this report aim to improve accuracy of PRDC by generating the set of dictionaries that produces high-independent feature. The proposed method constructs sequentially the dictionary set. Especially, our approach sequentially selects a dictionary from the text whitch is hard to compress with pre-selected dictionaries. We also delete the common phrase between the dictionaries. One worth of this method is to modify dictionaries. We confirm a validity of proposed method using classification for aerial image. | |
| キーワード | （和） | パターン認識 / 特徴空間 / データ圧縮 / 画像分類 / / / / |
| （英） | Pattern Recognition / Feature Space / Data Compression / Image Classification / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 356, PRMU2014-76, pp. 63-68, 2014年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2014-76 | |
| 発行日 | 2014-12-04 (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 | PRMU2014-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2014-12-11 - 2014-12-12 |
| 開催地（和） | 九州大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 新メディア，および安心・安全社会に寄与するパターン認識 |
| 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 | 2014-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 圧縮性に基づくパターン認識手法における特徴空間の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improvement of Feature Space Construction for Pattern Representation on Data Compression |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴空間 / Feature Space |
| キーワード(3)（和/英） | データ圧縮 / Data Compression |
| キーワード(4)（和/英） | 画像分類 / Image Classification |
| 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） | 中島 優次 / Yuji Nakajima / ナカジマ ユウジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古賀 久志 / Hisashi Koga / コガ ヒサシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸田 貴久 / Takahisa Toda / トダ タカヒサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-12-12 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2014-76 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.356 |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-12-04 (PRMU) |
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