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Bag-of-Features に基づく物体認識(2)
           一般物体認識
          1.はじめに
          2.一般物体認識とは

     関西CVPRML勉強会 2012/02/18
      川西康友 (@yasutomo57jp )




          *スライド中で適当にGoogle画像検索で拾ってきた画像を使用しています
背景
デジカメの普及・Webへのアップロード
 大量の画像データがWeb上に存在




                      (Picasaから引用)
でも・・・
 画像の整理は超大変    自動的にできたら嬉しい
  人手でタグ付け
 EXIF, GPS情報を元にタグ付け
一般物体認識
 意味カテゴリーを画像から認識する研究
   一般的なシーンの意味カテゴリー
   画像に含まれる物体の意味カテゴリー



                       空
養鶏場の写真                 山
                       森
                       鶏
                       鶏舎


         田舎だと一般的なシーン
一般物体認識
40年以上前から研究されている
人間
 数万種類の対象を認識できる
計算機
 数種類でも自動的に特定することは困難
 現状では…
      実用化レベル:人間の正面顔認識程度




             計算機にとって非常に難しい問題の一つ
何が難しいの?
同一カテゴリーに含まれる画像の範囲が広い
  見た目変化の大きさ・他カテゴリーとの類似
 「A」という文字認識     「ラーメン」という一般物体認識


A A A
A A A
C B

   意味カテゴリーをどのように定義するのかが重要
何が難しいの?
撮影した環境が統制されていない
               「ラーメン」という一般物体認識

「画像の真ん中にどかんと
ラーメンが写っている」
という環境




環境が統制されているので
まだ認識できそうだが…
何が難しいの?
撮影した環境が統制されていない
            「ラーメン」という一般物体認識
難しさ
「一般的な名称」が表すカテゴリーの広さ
特定の制約下で撮影されたものではない画像



画像処理・認識問題としては以下が困難
 特徴抽出
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 特徴抽出     学習フェーズ   認識フェーズ
 分類器の学習   学習用画像セット   未知の画像
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 未知の画像を用意
 特徴抽出         特徴抽出    特徴抽出

 分類
             分類器の学習    分類


                      分類結果
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          養鶏場の写真
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何ができるの?
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                   空
                   山
                   森
                   鶏


     田舎だと一般的なシーン
何ができるの?
画像ラベリング

    空
                 山
             森



         鶏       地面
        田舎だと一般的なシーン
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      田舎だと一般的なシーン
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      田舎だと一般的なシーン
近年の技術的進歩
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  3節
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  4,5節
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  7節
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詳細は…以降の発表で明らかに!
        今回の私の発表はここまでです

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