出現頻度を考慮したカテゴリ別visual wordsの選択による物体認識

摘要

一般物体認識とは画像中の物体やシーンをコンピュータが認識することである．本論文ではカテゴリ毎のvisual wordsから識別に有用なものを選択する手法を提案する．カテゴリ別visual wordsは一般に用いられるvisual wordsと異なり，新たなカテゴリが出現した場合でもそのカテゴリの画像のみを用いてvisual wordsを生成するため処理を少なくできる手法である．この手法を用いてvisual wordsと同じカテゴリの画像をヒストグラムにしたとき，各visual wordの出現頻度の平均が異なる．カテゴリ別visual wordsは物体特有のものとノイズに分類され，出現頻度の平均が高いvisual wordsは物体特有のもので，低いvisual wordsはノイズであると考えることができる．ノイズのvisual wordsは画像の誤識別の原因となる場合がある．そこで出現頻度の平均が高いvisual wordsを選択し，ノイズを減らす手法を提案する．提案手法の有効性を確認するために評価実験を行い，visual wordsを選択をしない場合よりも良い識別率を得ることができた．