バギングを用いた再学習によるユーザの感性写真分類

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タイトル別名
  • Image Classification based on Re-Learning using Bagging to Reflect Kansei

抄録

現在の写真分類では、撮影日時等で分類する事が多い。本研究ではユーザの感性を反映さる写真を分類する手法を検討する。ここでは2クラスの分類として写真をユーザの感性に合わせて分類するものとする。まず、一度目の分類として写真群から、ユーザによりクラスごとにサンプルを数枚選んでもらい、BPNNにより学習する。そして、これにより写真群全体を分類してユーザに提示する。次に、ユーザにより分類結果が感性的に合わない代表的な写真をいくつか選んでもらう。これら全てを学習データとして、バギングの弱識別器を学習させる。このとき、特徴量ごとに特徴値の分布を用いて、各クラスに合わせた重要な特徴量を見つける。そして、弱識別器の入力に重要な特徴量が多く含まれている場合、その弱識別器の識別結果を重要視して多数決を行い識別する。

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001205673336704
  • NII論文ID
    130004591724
  • DOI
    10.14864/fss.27.0.133.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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