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口頭発表
前景と背景情報の共起表現を用いたBag-of-featuresによる画像分類
- Author
- 永橋知行, 伊原有仁, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像の認識・理解シンポジウム, 2010
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前景と背景情報の共起表現を用いたBag-of-featuresによる画像分類法を提案する. Bag-of-featuresでは, ヒストグラムにより特徴を表現するため物体の位置情報は無視され, 対象カテゴリからなる前景領域のみで特徴量を記述することで精度が向上すると考えられている. そこで, 我々は予め画像セグメンテーションにより前景領域を抽出し, その領域のみで特徴量を記述する方法と, 通常のBag-of-featuresの認識率を調査する. 実験結果から, 前景領域のみで特徴量を記述するより, 前景と背景領域それぞれから記述することで認識精度が向上することがわかった. 選択された特徴量を調べた結果, Bag-of-featuresによる画像分類では前景特徴だけでなく背景特徴も認識に使用しており, 画像中のシーン全体をモデリングする手法であることが判明した. 上記の調査結果に基づいて, 我々は前景と背景の局所特徴の共起性に着目した2+1次元ベクトル量子化ヒストグラムを用いたBag-of-featuresを提案する. 評価実験により, 提案手法は通常のBag-of-featuresより認識率を約3.8%向上させることができた.