抄録
画像認識における一般物体認識はマシンビジョンにおいて重要な研究分野である．画像認識では，画像を局所特徴の集合として扱い，特徴空間での分布情報を捉え，特徴ベクトルとして符号化することで画像を表現する．Fisher Vectorは強力な符号化手法として知られており，特徴空間での平均成分と分散成分を捉えている．本稿ではGeneralized Fuzzy C-Means (GFCM) を用いたFisher Vectorのパラメータ化を提案し，Fisher Vector と同様に画像符号化を行った．提案手法と近年の画像符号化手法の認識率を比較することで画像認識への有効性を検証した．
