本研究は「特徴ベクトル分布の違いを識別する」手法·アルゴリズムを一般的な形で構築し,一般画像分類へ応用することを目的とする.本稿ではベクトル量子化法の一種であるニューラルガス(NG)と自己組織化マップ(SOM)を組み合わせたNG+SOMとNG×SOMという2つの手法を提案する.NG+SOMはBag of Keypoints,NG×SOMは高階自己組織化マップをベースとする手法であり,両者の特徴ベクトル分布の表現法は本質的に異なる.そこで本稿では,人工データを用いたデータ分類とSIFT特徴量を用いた一般画像分類の2つの分類課題において両手法の比較検証を行う.
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