大規模データを用いたBag of Visual Wordsからの画像再構成
【研究分野】知覚情報処理
【研究キーワード】
コンピュータビジョン / 機械学習 / 画像復元 / 画像認識 / 人工知能
【研究成果の概要】
本研究の目的は， Bag-of-Visual-Words (BoVW)画像特徴から，元の画像を再構成することである．BoVW では，局所記述子が量子化されており，かつ空間情報が失われているため元画像の再構成は困難である．本研究では，局所記述子の最適な配置を推定するため，この隣接の自然さと，大域的な位置の選好性を取り入れた評価関数を提案し，大規模画像データを用いてこれらを獲得する手法を提案した．また，効果的な最適化手法を提案した．提案手法の有用性を示すため，約100カテゴリから収集した画像に対してBoVW からの元画像の再構成を行った．
【研究代表者】
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31
【配分額】3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)