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Publication Information


Title
Japanese:Deep Learningを用いた映像のセマンティックインデクシングのための特徴次元削減 
English: 
Author
Japanese: 森宏太郎, 井上中順, 篠田浩一.  
English: Kotaro Mori, Nakamasa Inoue, Koichi Shinoda.  
Language Japanese 
Journal/Book name
Japanese:2014年電子情報通信学会総合大会講演論文集 
English:Proc. 2014 IEICE General Conference 
Volume, Number, Page         pp. 85
Published date Mar. 18, 2014 
Publisher
Japanese: 
English: 
Conference name
Japanese:2014年 電子情報通信学会総合大会 
English:2014 IEICE General Conference 
Conference site
Japanese:新潟県新潟市 
English:Niigata 
Abstract 近年,インターネット上の映像が日々増加している.大量の映像に対して効率よく検索を行うために,映像のセマンティックインデクシングシステムの高精度化が求められている.本研究では,セマンティックインデクシングに有用な特徴量を得るための特徴次元削減手法を提案する.一般物体認識で広く用いられているSIFT特徴ベクトルを対象に,PCAやAutoencoderによる次元削減を適用した.Caltech256データセットを用いて画像分類を行い,提案手法を適用した場合の画像分類精度を評価した.画像分類精度と次数とのトレードオフ関係を明らかにし,特徴次元削減における次数などのパラメータを決定するための知見を得た.

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