2016 年度研究成果報告書

スパース符号化を用いた大規模画像特徴量データベースの構築

研究課題

研究課題/領域番号	25730070
研究種目	若手研究(B)
配分区分	基金
研究分野	マルチメディア・データベース
研究機関	筑波大学
研究代表者	手塚太郎筑波大学, 図書館情報メディア系, 准教授 (40423016)
研究期間 (年度)	2013-04-01 – 2016-03-31
キーワード	スパース符号化 / 辞書学習 / 画像特徴量
研究成果の概要	スパースな一次結合で画像を表現できる特徴量を観測データから獲得する処理は一般に辞書学習と称されるが、その代表的な手法であるK-SVDを低次元空間への射影の反復に基づき近似的に行う高速化手法を開発した。この結果は情報処理学会の論文誌Journal of Information Processingに2016年5月に掲載された。提案手法を画像集合に適用することで画像特徴量のデータベース化を行った。また、スパース性を考慮したフィッシャーカーネルを使用して画像分類を行う手法を開発した。
自由記述の分野	機械学習