輪郭形状を定量的に評価する際に,フーリエ記述子を用いたいくつかの方法がある.その中でも,特に輪郭形状の解析に適した手法のひとつとして,楕円フーリエ記述子がある.楕円フーリエ記述子は,物体の輪郭などの二次元閉曲線を解析する手法であり,これまで生物の形態学的解析などに用いられている.本稿では,楕円フーリエ記述子を衣服の輪郭形状に対して行い,形状による衣服の分類を行う手法を提案する.2値化した衣服画像に対して楕円フーリエ記述子を適用し,フーリエ係数に主成分分析を行うことで,係数に含まれている情報をより少ない次元の情報に縮約する.そして,得られた主成分スコアを特徴量として,Support Vector Machine (SVM)で衣服画像の分類を行った.衣服を3種類の形状に分類を行い,Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)のBag of Feature (BoF)特徴ベクトルと分類精度を比較した結果,楕円フーリエ記述子のほうが正解率が高く,楕円フーリエ記述子の有効性を確認した.また,楕円フーリエ記述子で得られた多変量のフーリエ係数を用いて輪郭を構成することで,衣服の輪郭形状を視覚的に表現することができた.
