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。
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