抄録
可能性ファジィクラスタリングを用いた一般物体認識における新たな画像表現モデルを提案する．一般物体認識における画像表現モデルでは，クラスタリング手法として一般的にk-meansが用いられる．本手法では可能性ファジィクラスタリングによりクラスタリングを行う．可能性ファジィクラスタリングでは各クラスタのメンバーシップ形状を固定するため，特徴空間上でのスケール探索を行うことで各クラスタのメンバーシップ形状を個別に調整する．また，近年提案されたクラスタリングによる量子化誤差を集約したVLADを基にモデルを構築する．Caltech101データセットにより，従来手法との比較を行う．
