講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-06-13 09:00
CS-LBP特徴量を用いた多クラス画像識別の高精度化に関する一検討 ○井上俊明(パイオニア) PRMU2016-35 SP2016-1 WIT2016-1 |
抄録 |
(和) |
画像のテクスチャ構造に注目した特徴量であるLBP(Local Binary Pattern)は,輝度変化や平坦画像に頑強で計算量も少ないため,高性能な画像認識システムへの応用が期待できる.そこで本研究では,バリエーションのひとつであるCS-LBP(Center-symmetric LBP)に注目した高精度化手法を提案する.従来のCS-LBPでは,輝度勾配をバイナリ符号化していたのに対し,輝度の2次微分をバイナリ符号化し,さらにそのとり得るパタンから画素の回転に相当する関係を考慮して再符号化を行うことで,識別精度を効果的に改善できる.提案手法によるディスクリプタと,BoVW(bag of visual words)に基づく画像表現,および非線形部分空間法とを組み合わせた多クラス画像識別のアルゴリズムを実装し,テクスチャに加えて,一般物体やシーンを含む評価画像を用いて有効性を確認した. |
(英) |
LBP feature, suitable for robust and low-cost texture classification, is expected to be available for high-performance image recognition systems in various applications such as traffics, surveillance, and medicals. In this paper, we describe discrimination improvements of CS-LBP feature, one of LBP techniques. In original methods, features are expressed by binary encoding of primary spatial differentials about pixel values, whereas in our method, binary encoding of secondary spatial differentials followed by re-encoding with rotation-invariance relation between all binary patterns is adopted. Multi-class image classification tests using a framework composed of BoVW image descriptor and non-linear subspace method shows that our method is effective in various dataset such as generic objects, indoor/outdoor scenes, as well as texture images. |
キーワード |
(和) |
CS-LBP / bag of visual words / 部分空間法 / 識別 / / / / |
(英) |
CS-LBP / bag of visual words / subspace method / classification / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 89, PRMU2016-35, pp. 1-6, 2016年6月. |
資料番号 |
PRMU2016-35 |
発行日 |
2016-06-06 (PRMU, SP, WIT) |
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 |
PRMU2016-35 SP2016-1 WIT2016-1 |
研究会情報 |
研究会 |
PRMU SP WIT ASJ-H |
開催期間 |
2016-06-13 - 2016-06-14 |
開催地(和) |
NTT武蔵野研究開発センター |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
福祉/音声/聴覚/パターン認識メディア理解一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
PRMU |
会議コード |
2016-06-PRMU-SP-WIT-H |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
CS-LBP特徴量を用いた多クラス画像識別の高精度化に関する一検討 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
A study on performance improvement of multi-class image classification using modified CS-LBP features |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
CS-LBP / CS-LBP |
キーワード(2)(和/英) |
bag of visual words / bag of visual words |
キーワード(3)(和/英) |
部分空間法 / subspace method |
キーワード(4)(和/英) |
識別 / classification |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
井上 俊明 / Toshiaki Inoue / イノウエ トシアキ |
第1著者 所属(和/英) |
パイオニア株式会社 (略称: パイオニア)
Pioneer Corporation (略称: Pioneer) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2016-06-13 09:00:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
PRMU |
資料番号 |
PRMU2016-35, SP2016-1, WIT2016-1 |
巻番号(vol) |
vol.116 |
号番号(no) |
no.89(PRMU), no.90(SP), no.91(WIT) |
ページ範囲 |
pp.1-6 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2016-06-06 (PRMU, SP, WIT) |
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