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【24h】

階層型オブジェクトカテゴリ認識手法を用いた画像クエリによる情報検索システム

机译:信息搜索系统通过使用分层对象类别识别方法的图像查询

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摘要

本研究では,携帯電話のカメラによる情報検索や,写真共有サイトなどのインターネットサイトの画像内容に基づいた情報を配信するための方法として,オブジェクトカテゴリ認識技術を応用したシステムを提案する.このようなシステムでは,オブジェクト認識技術に対し,処理速度と汎用性が求められる.そこで本システムでは,Serreらの提案した階層構造型のオブジェクト認識技術[22]をベースに,特徴量にHaar-Like特徴を用い,またベクトル量子化を用いて特徴モデルの数を減らすことで高速化を実現した.また,特徴ごとの位置関係を学習させることで,単一オブジェクト以外に風景などのシーンに対しても適用できるような改良を行った.Caltech101及び風景カテゴリ画像データに対し実験を行い,本システムの有用性を確認した.
机译:在该研究中,我们提出了一种用于将对象类别识别技术应用于用于基于移动电话和信息的信息搜索的信息的方法,以及基于诸如照片共享站点的因特网网站的图像内容。 在这种系统中,对象识别技术需要处理速度和多功能性。 因此,在本系统中,基于SERRE等人的所提出的层次结构的对象识别技术。[22],特征量用于使用哈尔样特征,并且使用特征模型的数量来减少使用矢量量化的特征模型数。实施。 另外,通过学习特征之间的位置关系,已经改进了应用于除单个物体之外的景观等场景。 对CALTECH101进行了实验,并确认了该系统的效用。

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