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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. マルチメディア·仮想環境基礎 >出現頻度を考慮したカテゴリ別visual wordsの選択による物体認識
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出現頻度を考慮したカテゴリ別visual wordsの選択による物体認識

机译：通过考虑出现频率按类别选择视觉单词进行对象识别

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一般物体認識とは画像中の物体やシーンをコンピュータが認識することである．本論文ではカテゴリ毎のvisual wordsから識別に有用なものを選択する手法を提案する．カテゴリ別visual wordsは一般に用いられるvisual wordsと異なり，新たなカテゴリが出現した場合でもそのカテゴリの画像のみを用いてvisual wordsを生成するため処理を少なくできる手法である．この手法を用いてvisual wordsと同じカテゴリの画像をヒストグラムにしたとき，各visual wordの出現頻度の平均が異なる．カテゴリ別visual wordsは物体特有のものとノイズに分類され，出現頻度の平均が高いvisual wordsは物体特有のもので，低いvisual wordsはノイズであると考えることができる．ノイズのvisual wordsは画像の誤識別の原因となる場合がある．そこで出現頻度の平均が高いvisual wordsを選択し，ノイズを減らす手法を提案する．提案手法の有効性を確認するために評価実験を行い，visual wordsを選択をしない場合よりも良い識別率を得ることができた．
机译：常规对象识别是指计算机识别图像中的对象或场景。在本文中，我们提出了一种从各个类别中选择有用的视觉词进行识别的方法。与常用的视觉词不同，按类别的视觉词是一种可以减少处理的方法，因为即使出现新的类别，视觉词也仅使用该类别的图像生成。当使用这种方法将与视觉单词相同类别的图像制成直方图时，每个视觉单词的平均出现频率是不同的。视觉词按类别分为特定对象和噪声，平均出现频率较高的视觉词可被视为特定对象，而较低频率的视觉词可被视为噪声。视觉上的噪点可能会导致图像识别错误。因此，我们提出了一种通过选择具有高平均出现频率的视觉单词来减少噪声的方法。进行了评估实验，证实了所提方法的有效性，与未选择视觉单词时相比，具有更好的判别率。

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