近傍パターンと線形多様体を利用した画像分類(サマーセミナー(若葉研究者の集い)「最先端ビジョン技術が拓く画像応用の新境地」)

抄録

本稿では線形多様体との距離に基づいたカラー画像分類手法について述べる.はじめに,本手法の基礎となるブロック置き換えを用いた画像分類について述べ,次に入力画像を入力画像に対して最も近い線形多様体を張る教師パターンを有するクラスへ分類する手法を示す.さらに計算量の削減方法として,一般化学習ベクトル量子化を線形多様体との距離に基づく学習に拡張した手法を提案する.カラー画像を用いた実験により従来手法との比較を行い,線形多様体に基づく学習は少ない参照パターン数で高い識別率を達成できる事を示す.