研究課題
基盤研究(C)
本研究で提案したシーン内の新しい文脈情報シーンコンテキストスケール（Scene-Context Scale）を用いて実際の画像データベース（MSRC21とPASCAL）に適用し、画像分類及び画像のセグメンテーションの実験を行った。高速特徴抽出器であるランダムフォレスト（Random Forest）を使うことでより高速に評価し従来手法に比べ、大幅な分類精度の向上が得られることを確認した。さらに、開発したフレームワークをロボットの物体認識の研究にも応用し、空間コンテキスト情報を基づいて物体認識を行った。すべての研究成果は取りまとめ、国内と海外の学会にその成果を発表した。
すべて 2014 2013 2012 2011 その他
すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 8件) 学会発表 (18件)
IT Convergence Practice
巻: Vol.2,No.1 ページ: 2-14
http://isyou.info/inpra/papers/inpra-v2n1-01.pdf
International Journal of Engineering and Technology
巻: Vol.6,No.2 ページ: 128-131
http://www.ijetch.org/papers/680-W00043.pdf
The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
巻: Vol.42,No.2 ページ: 214-221
http://www.iieej.org/mokuji/mokuji-42-2.pdf
巻: 42(2) ページ: 214-221
画像ラボ
巻: Vol.23,No.8 ページ: 5-11
http://www.nikko-pb.co.jp/nk_comm/mok08/html/images/1208g05.pdf
日本工業出版 画像ラボ
巻: 23(8) ページ: 5-11
IEICE Trans. on Information and Systems
巻: Vol.E94-D,No.9 ページ: 1809-1816
http://search.ieice.org/bin/pdf.php?lang=E&year=2011&fname=e94-d_9_1809&abst=
IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems
巻: Vol.12,No.4 号: 4 ページ: 1423-1433
10.1109/tits.2011.2160539
IEICE Transaction on Information and Systems
巻: E94-D(9) ページ: 1809-1816
