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映像情報メディア学会技術報告
Online ISSN : 2424-1970
Print ISSN : 1342-6893
ISSN-L : 1342-6893
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映像情報メディア学会技術報告
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放送技術
立体映像技術/情報センシング/情報ディスプレイ
メディア工学
ヒューマンインフォメーション
41.04 メディア工学
放送技術
情報センシング
情報ディスプレイ/ヒューマンインフォメーション/立体映像技術
放送技術
マルチメディアストレージ
メディア工学/映像表現&コンピュータグラフィックス
41.32 情報センシング
41.31 映像表現&コンピュータグラフィックス/立体映像技術
41.30 放送技術
41.03 情報センシング
41.29 メディア工学
41.28 メディア工学
41.27 映像表現&コンピュータグラフィックス
41.26 メディア工学
41.25 情報センシング
41.23 放送技術
41.02 情報ディスプレイ
41.19 情報センシング
41.18 放送技術
41.17 マルチメディアストレージ
41.16 ヒューマンインフォメーション
41.14 メディア工学/情報センシング
41.13 アントレプレナー・エンジニアリング
41.12 映像表現&コンピュータグラフィックス
41.11 放送技術
41.10 情報センシング
41.01 放送技術
41.09 ヒューマンインフォメーション/立体映像技術
41.08 立体映像技術/ヒューマンインフォメーション
41.07 情報ディスプレイ
41.06 放送技術
40.09 ヒューマンインフォメーション/立体映像技術
40.08 アントレプレナー・エンジニアリング
40.05 放送技術
40.45 放送技術
40.44 マルチメディアストレージ
40.43 メディア工学
40.42 アントレプレナー・エンジニアリング
40.41 立体映像技術/情報ディスプレイ/情報センシング
40.40 情報センシング
40.04 放送技術
40.39 情報ディスプレイ/映像表現&コンピュータグラフィックス/立体映像技術
40.38 放送技術
40.37 ヒューマンインフォメーション
40.36 情報ディスプレイ/ヒューマンインフォメーション/立体映像技術
40.35 放送技術
40.34 マルチメディアストレージ
40.33 メディア工学/映像表現&コンピュータグラフィックス
40.32 情報センシング
40.31 メディア工学
40.30 放送技術
40.03 情報センシング
40.29 映像表現&コンピュータグラフィックス/立体映像技術
40.28 メディア工学
40.27 映像表現&コンピュータグラフィックス
40.26 コンシューマエレクトロニクス/メディア工学
40.25 情報ディスプレイ
40.24 情報センシング
40.23 放送技術
40.22 情報ディスプレイ
40.20 立体映像技術/情報ディスプレイ
40.19 マルチメディアストレージ
40.18 情報センシング/メディア工学
40.17 放送技術
40.16 マルチメディアストレージ
40.15 情報センシング
40.14 放送技術
40.13 情報ディスプレイ
40.12 情報センシング
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40.10 立体映像技術/ヒューマンインフォメーション
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41.11 放送技術
41.10 情報センシング
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41.08 立体映像技術/ヒューマンインフォメーション
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40.09 ヒューマンインフォメーション/立体映像技術
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40.40 情報センシング
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40.35 放送技術
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40.25 情報ディスプレイ
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40.18 情報センシング/メディア工学
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40.01 放送技術
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メディア工学
p. Cover1-
発行日: 2017年
公開日: 2021/08/25
DOI
https://doi.org/10.11485/itetr.41.28.0_Cover1
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目次
p. Cover2-
発行日: 2017年
公開日: 2021/08/25
DOI
https://doi.org/10.11485/itetr.41.28.0_Cover2
会議録・要旨集
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グラフ分割を用いた画像からの繰り返しパターン抽出
田良島 周平, 黒住 隆行, 杵渕 哲也
セッションID: ME2017-89
発行日: 2017年
公開日: 2021/08/25
DOI
https://doi.org/10.11485/itetr.41.28.0_91
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本稿では,特徴点の幾何的な配置構成で定義される見えのパターンが複数含まれる画像群から,その繰り返しパターンを自動で抽出することで,局所特徴表現学習のためのデータセットを自動構築する手法を提案する.提案手法では,画像内あるいは画像間で類似した局所特徴点ペアをノード,そのノードペア間の幾何的な類似度をエッジの重みとするグラフを構築し,得られたグラフの中から互いに類似したノードのサブセットを抽出することでパターンを抽出する.上記のパターン抽出は構築したグラフの全貌を走査せず抽出することができるため,既存の繰り返しパターン抽出手法に比べ高速に繰り返しパターンを抽出することができる.また,既存の局所特徴表現学習データセット構築に用いられるアプローチに比べ,写り込む被写体の見えの変化に頑健に見えのパターンを抽出することができる.本稿では,公開データを用いた評価を行い,提案手法が既存手法より効率的にパターン抽出ができることを示す.また,提案手法で構築したデータセットで学習した局所特徴記述子が,画像検索の性能向上に寄与することを示す.
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メディア工学
p. 96-
発行日: 2017年
公開日: 2021/08/25
DOI
https://doi.org/10.11485/itetr.41.28.0_96
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