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ロボットビジョンのシーン記述におけるSIFT特徴点の選択

机译：机器人视觉场景描述中SIFT特征点的选择

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摘要

This paper presents a method for selection of SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) feature points using OC-SVM (One Class-Support Vector Machines). We proposed the method for automatic category classification using a network system that combine incremented learning function of ART-2 (Adaptive Resonance Theory-2) networks and self-presentation characteristic of CPN (Counter Propagation Networks). In our former methord, the feature points of nontarget region make misclassification. In our method, OC-SVM selects feature points of target region. Experiment results that used Caltedh-256 object category dataset and the time-series image dataset caught from a mobile robot show that classification accuracy of our method is better than that of the former method.%本論文では，OC-SVM（One Class-Support Vector Machines）を用いて，一般物体認識に有効なSIFT（Scale-Invariant Fbature Transform）特徴点を選択する手法を提案する．我々は，ART-2（Adaptive Resonance The-ory-2）とCPN（Counter Propagation Networks）を組み合せた教師なしカテゴリ分類法を提案した．従来手法では非注目領域の特徴点が分類に影響を与える．提案手法では検出された特徴点から注目領域の特徴点を選択することにより，カテゴリ分類に有効な特徴記述をする．評価実験では，Caltech-256データセットと移動ロボットから得られる時系列画像のカテゴリ分類において，従来手法と比べて分類精度が向上し，ロボットビジョンにおけるカテゴリ分類に有効であることを示す．
机译：本文提出了一种使用OC-SVM（一类支持向量机）选择SIFT（尺度不变特征变换）特征点的方法。我们提出了一种使用结合了ART-2（自适应共振理论2）网络的增量学习功能和CPN（反传播网络）的自我表示特征的网络系统进行自动分类的方法。在我们以前的方法中，非目标区域的特征点进行了错误分类。在我们的方法中，OC-SVM选择目标区域的特征点。使用Caltedh-256对象类别数据集和从移动机器人捕获的时间序列图像数据集的实验结果表明，我们的方法的分类精度要优于前一种方法。％本论文では，OC-SVM（一类-支持向量机）を用いて，一般物体认识に有效なSIFT（尺度不变特征变换）特徴点を选択する手法を实现する。我々は，ART-2（自适应共振理论-2）とCPN（反传播网络）手组み合せた教师なしカテゴリ分类法を实施した。従来手法では非注目领域の特徴点が分类に影响を与える。価実験では，カテゴリ分类に有效な特徴记述をする。分类に有效であることを示す。

著录项

  • 来源
    《電子情報通信学会技術研究報告》 |2009年第306期|p.7-12|共6页
  • 作者

    内海　祐哉; 間所　洋和; 佐藤　和人;

  • 作者单位

    秋田県立大学システム科学技術学部　〒015-0055　秋田県由利本荘市土谷字海老ノロ84-4;

    秋田県立大学システム科学技術学部　〒015-0055　秋田県由利本荘市土谷字海老ノロ84-4;

    秋田県立大学システム科学技術学部　〒015-0055　秋田県由利本荘市土谷字海老ノロ84-4;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 jpn
  • 中图分类
  • 关键词

    SIFT; OC-SVM; ART-2; CPN;

    机译：筛选;OC SVM;ART-2;cpn;

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