電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-40
図形アルファベット理論に着想を得た画像分類のための特徴量の自動構築
◎古野遼太・長尾智晴(横浜国大)
近年,機械学習を用いた画像分類に関する研究が盛んに行われている.入力画像から特徴量を抽出する際,分類対象に応じた適切な特徴量の選択が必要となる.そこで,本稿では分類対象に応じた特徴量の自動構築手法を提案する.提案手法は,人間の図形認識メカニズムが単純な図形(図形アルファベット)の組合せによって複雑な図形を認識する機構であるとする“図形アルファベット理論”に着想を得ている.図形アルファベットを2値ドットパターンとして定義し,遺伝的アルゴリズムを用いて画像分類に有効となるドットパターンの組合せ最適化を行い,特徴量の算出に用いる.提案手法によって構築した特徴量を歩行者・非歩行者画像の分類問題に適用し,その有効性を検証する.