画像と局所特徴量の部分集合族によるマルチラベル画像分類システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24500228
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知覚情報処理・知能ロボティクス
• 研究機関: 釧路工業高等専門学校
• 研究代表者: 天元 宏 釧路工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (80321371)
• 研究期間 (年度): 2012-04-01 – 2015-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2014年度)
• 配分額: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2013年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2012年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: パターン認識 / 画像分類 / 機械学習 / 計算知能 / 進化計算 / 国際情報交換 / 国際情報交換(チェコ) / 国際情報交換(フィンランド)

研究成果の概要

画像認識の分野において, 特徴的な輝度分布(局所パターン)に基づくヒストグラムを生成し, それを特徴ベクトルとして画像分類が行われているが, 1枚の画像中に複数の物体が含まれる場合, 複数の物体に由来する特徴が混在するヒストグラムとなるため, 従来の研究ではこれを適切に扱うことが難しかった. そこで, 共通の性質を持つ画像と局所特徴量の組合せを確率的アルゴリズムで列挙し, それでデータ全体を被覆することで, マルチラベル付与による分類を試みた. 実験により, ユーザーの感性と近い一致を示す分類並びに, 重要キーポイント画像の選択提示が可能であること等を確認できた.

研究成果

• [雑誌論文] Signal Learning with Messages by Reinforcement Learning in Multi-Agent Pursuit Problem (2014)
  • 著者名/発表者名: Kozue Noro, Hiroshi Tenmoto and Akimoto Kamiya
  • 雑誌名: Procedia Computer Science 巻: 35 ページ: 233-240
  • DOI: 10.1016/j.procs.2014.08.103
  • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] MDL基準を用いた特徴選択とBag of Visual Wordsモデルへの応用の試み (2014)
  • 著者名/発表者名: 天元 宏
  • 雑誌名: 釧路工業高等専門学校紀要 巻: 48 ページ: 31-39
  • NAID: 110009881168
  • オープンアクセス / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] 局所特徴量と教師無し部分クラス法を用いたマルチラベル画像分類の試み (2012)
  • 著者名/発表者名: 天元 宏, 佐藤 一真
  • 雑誌名: 釧路工業高等専門学校紀要 巻: 第46号 ページ: 43-50
  • NAID: 110009537113
• [学会発表] Signal Learning with Messages by Reinforcement Learning in Multi-Agent Pursuit Problem (2014)
  • 著者名/発表者名: Kozue Noro, Hiroshi Tenmoto and Akimoto Kamiya
  • 学会等名: 18th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems
  • 発表場所: Gdynia, Poland
  • 年月日: 2014-09-15 – 2014-09-17
• [学会発表] Feature Selection on Bag of Visual Words Model by Using MDL Criterion (2014)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Tenmoto and Mineichi Kudo
  • 学会等名: The ICPR Workshop on Features and Structures (FEAST 2014)
  • 発表場所: Stockholm, Sweden
  • 年月日: 2014-08-24 – 2014-08-28