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

森宏太郎; 井上中順; 篠田浩一

論文・著書情報

タイトル

和文:	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
英文:

著者

和文:	森宏太郎, 井上中順, 篠田浩一.
英文:	Kotaro Mori, Nakamasa Inoue, Koichi Shinoda.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:	2014年電子情報通信学会総合大会講演論文集
英文:	Proc. 2014 IEICE General Conference

巻, 号, ページ

pp. 85

出版年月

2014年3月18日

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:	2014年電子情報通信学会総合大会
英文:	2014 IEICE General Conference

開催地

和文:	新潟県新潟市
英文:	Niigata

アブストラクト

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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