JP6194260B2 - 画像分類装置、画像分類方法及び画像分類プログラム - Google Patents
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Description
(2)取得した文字列が、例えば画像ファイル名やカテゴリ情報等、予め画像に関連付けられたテキスト情報中に存在する場合、文字列を関連テキスト情報に含む画像を取得し、関連テキストとして含むカテゴリ情報毎に分類する。
(3)関連テキストに含むカテゴリ情報毎に分類された画像群に対して、画像特徴量に基づいてグループ化する。ここで画像特徴とは、例えばColor Histogramを用いる。また画像特徴量に基づくグループ化の方法は、例えば、画像特徴量で、各画像間のユークリッド距離を求め、その距離に基づいて凝集法によりクラスタリングする。
(4)グループ化された画像を提示する。
以上により、カテゴリに分類された画像群を取得することができる。
(2)複数の画像データから抽出した特徴量について互いの関連性を評価する。関連性とは、例えば、各々の画像データに関連付けられた特徴量ベクトル間の距離および角度の合計が小さいものを関連性大として評価する。
(3)取得した関連性を基に、画像データの特徴量によってクラスタリングを行う。クラスタリング手法については、公知の手法を用いる。
(4)クラスタリング結果を出力する。
以上により、学習データを用いることなく、画像を分類することができる。
文献1「本道貴行,黄瀬浩一,“大規模画像認識のための局所特徴量の性能比較”,画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2008)論文集,IS5−6,pp.550−555,2008.」
文献2「Dalal N., Triggs B.: Histograms of oriented gradients for human detection.In CVPR,2005.」
文献3「Tomasz M., Abhinav G., Alexei A. Efros.: Ensemble ofExemplar-SVMs for Object Detection and Beyond. In ICCV, 2011.」
文献4「Neubeck A., Van L. Gool: Efficient non-maximum suppression, in: ICPR, 2006.」
文献5「Dhillon S.:Co-clustering documents and words using bipartite spectral graph partitioning. In Proceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.269-274, 2001.」
文献6「Shan H., Banerjee A.: Bayesian co-clustering. IEEE International Conference on Data Mining, 2008.」
文献7「Dhillon S., Mallela S., and Modha S.: Information-Theoretical Coclustering, Proc. Ninth ACM SIGKDD Int‘l Conf.Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 89-98, 2003.」
Claims (7)
- 画像の分類を行う画像分類装置であって、
分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出手段と、
前記部分領域を分類対象画像を走査することにより前記部分領域の領域有無情報を取得する部分領域検出手段と、
前記入力画像と部分領域をグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類手段と
を備え、
前記部分領域算出手段は、
前記入力画像を複数の入力画像データセットに分割し、前記入力画像データセットに含まれる画像から特徴量を算出する手段と、
前記入力画像データセットに含まれる画像から初期部分領域を生成し、前記初期部分領域をクラスタに分割する手段と、
前記クラスタ毎にクラスタ識別器を生成し、他の入力画像データセットに含まれる画像の部分領域へ各クラスタ識別器を適用した結果検出された部分領域を該クラスタに追加して新たなクラスタを生成して、該クラスタに含まれる前記部分領域を出力する手段と
を備えることを特徴とする画像分類装置。 - 画像の分類を行う画像分類装置であって、
分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出手段と、
前記部分領域を分類対象画像を走査することにより前記部分領域の領域有無情報を取得する部分領域検出手段と、
前記入力画像と部分領域をグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類手段と
を備え、
前記部分領域検出手段は、前記部分領域毎に部分領域識別器を生成し、該部分領域識別器を用いて、前記入力画像に対して前記部分領域数に応じたレスポンスマップを生成し、該レスポンスマップから、画像中に部分領域が存在するか否かを判定した結果に基づいて前記領域有無情報を取得することを特徴とする画像分類装置。 - 画像の分類を行う画像分類装置であって、
分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出手段と、
前記部分領域を分類対象画像を走査することにより前記部分領域の領域有無情報を取得する部分領域検出手段と、
前記入力画像と部分領域をグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類手段と
を備え、
前記カテゴリ分類手段は、前記入力画像と、前記部分領域と、前記入力画像中の部分領域の前記領域有無情報とを用いて、二部グラフを生成し、該二部グラフをグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出することを特徴とする画像分類装置。 - 画像の分類を行う画像分類装置が行う画像分類方法であって、
分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出ステップと、
前記部分領域を分類対象画像を走査することにより前記部分領域の領域有無情報を取得する部分領域検出ステップと、
前記入力画像と部分領域をグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類ステップと
を有し、
前記部分領域算出ステップは、
前記入力画像を複数の入力画像データセットに分割し、前記入力画像データセットに含まれる画像から特徴量を算出するステップと、
前記入力画像データセットに含まれる画像から初期部分領域を生成し、前記初期部分領域をクラスタに分割するステップと、
前記クラスタ毎にクラスタ識別器を生成し、他の入力画像データセットに含まれる画像の部分領域へ各クラスタ識別器を適用した結果検出された部分領域を該クラスタに追加して新たなクラスタを生成して、該クラスタに含まれる前記部分領域を出力するステップと
を有することを特徴とする画像分類方法。 - 画像の分類を行う画像分類装置が行う画像分類方法であって、
分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出ステップと、
前記部分領域を分類対象画像を走査することにより前記部分領域の領域有無情報を取得する部分領域検出ステップと、
前記入力画像と部分領域をグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類ステップと
を有し、
前記部分領域検出ステップは、前記部分領域毎に部分領域識別器を生成し、該部分領域識別器を用いて、前記入力画像に対して前記部分領域数に応じたレスポンスマップを生成し、該レスポンスマップから、画像中に部分領域が存在するか否かを判定した結果に基づいて前記領域有無情報を取得
することを特徴とする画像分類方法。 - 画像の分類を行う画像分類装置が行う画像分類方法であって、
分類対象の入力画像から部分領域を算出する部分領域算出ステップと、
前記部分領域を分類対象画像を走査することにより前記部分領域の領域有無情報を取得する部分領域検出ステップと、
前記入力画像と部分領域をグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出するカテゴリ分類ステップと
を有し、
前記カテゴリ分類ステップは、前記入力画像と、前記部分領域と、前記入力画像中の部分領域の前記領域有無情報とを用いて、二部グラフを生成し、該二部グラフをグループ化することにより前記入力画像のカテゴリを検出することを特徴とする画像分類方法。
- コンピュータを、請求項1から3のいずれか1項に記載の画像分類装置として機能させるための画像分類プログラム。
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