電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-12-96
非線形最小化によるグラフのモデルの構築と画像認識
○酒井利晃・宮崎 智・菅谷至寛・大町真一郎(東北大)
 グラフはパターン認識を含め様々な分野において用いられている.クラス内の2つのグラフのマッチングを行う関数の学習は数多く行われているが,クラスの全てのグラフに対してマッチングを行えるモデルのグラフの学習はあまり行われていない.本稿では学習セットのグラフで学習させたモデルのグラフによりマッチングの精度を上げる手法を提案する.グラフのノードはSIFT特徴量,エッジは距離と角度をヒストグラムにより表現し、これらの属性値を用いた最適化によりモデルのグラフを構築する。構築したモデルとの成分の積のノルムを類似度とし,低いほど類似しているとする.各カテゴリにおいて類似度を計算し,分類を行う.