機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Local Image Feature 口頭発表

Label RankingによるSemantic Texton Forestsのマルチラベルへの拡張

Author
福田考晃, 藤吉弘亘
Publication
パターン認識・メディア理解研究会, vol. 110, no. 414, pp. 13–18, 2011

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本稿では, マルチラベルに対応したセマンティックセグメンテーションを実現するために, Label Rankingを用いてSemantic Texton Forestsをマルチラベルへ拡張するLR-STFsを提案する. LR-STFsはSemantic Texton Forestsの学習アルゴリズムを, マルチラベルサンプルを用いた学習タスクであるLabel Rankingを利用してマルチラベルへ拡張する. LR-STFsを利用してBoFによるヒストグラムに表現を行い, Label Powerset法を用いてラベルの符号化を行うことでマルチラベルに対応した識別器LP-RFsを構築する .これによりマルチラベルに対応したセマンティックセグメンテーションを実現することが可能となる. 評価実験により, 約70%の精度でセグメンテーションが可能であることを示し. 提案手法によるマルチラベルに対応したセマンティックセグメンテーションの有効性を確認した.

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