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Unsupervised Feature Selection and Category Classification for a Vision-Based Mobile Robot 비전 기반 모바일 로봇의 비지도 특징 선택 및 카테고리 분류

Masahiro TSUKADA, Yuya UTSUMI, Hirokazu MADOKORO, Kazuhito SATO

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요약 :

본 논문에서는 사전에 카테고리 개수를 설정하지 않고 특징점을 선택하고 객체 카테고리를 분류하는 비지도 학습 기반 방법을 제시한다. 우리의 방법은 1) SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)를 사용하여 특징점 검출 및 특징 설명, 2) OC-SVM(One Class-Support Vector Machines)을 사용하여 대상 특징점 선택, 3의 절차로 구성됩니다. ) Self-Organizing Maps(SOM)을 사용하여 선택된 특징점의 각 이미지에서 모든 SIFT 설명자의 시각적 단어 및 히스토그램 생성, 4) 적응 공명 이론-2(ART-2)를 사용한 레이블 형성, 5) 생성 및 분류 카테고리 간의 공간 관계를 시각화하기 위한 CPN(Counter Propagation Networks)의 카테고리 맵에 있는 카테고리. Caltech-256 객체 카테고리 데이터셋을 이용한 정적 영상과 로봇을 이용하여 움직임에 따라 획득한 시계열 영상을 이용한 동적 영상의 분류 결과는 각각 본 방법이 시계열 특성을 유지하면서 카테고리의 공간적 관계를 시각화할 수 있음을 보여주었다. 또한, 우리는 물체의 외관 변화에 대한 범주 분류 방법의 효율성을 강조합니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.1 pp.127-136
발행일
2011/01/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.127
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

키워드