Transcript Bag-of-Keypoints

Bag-of-Keypoints
2007/08/07
永橋知行
はじめに
 Bag-of-Keypointについての調査
歴史的背景
 Bag-of-Word
– 古典的な文書分類手法
– 単語の頻度により，文書の特徴を表現
Bag-of-Keypoints
文書 → 画像
単語 → 局所特徴量(keypoint, visual work, visual term)
Bag-of-Keypointsの流れ
局所特徴量の抽出
 Interest point detector
– Quelhas et al, 2005
 DoG極値
– Csurka et al, 2004
 Affine Invariant keypoints
 Regular grid
– Fei-Fei et al, 2005
→ 自然風景シーンに有効
識別器
 ベクトル量子化ヒストグラムを特徴量
 使用される識別器
–
–
–
–
SVM
Naïve Bayes
pLSA
LDA
Naïve Bayes
 各特徴量間の相関はないと仮定
 各特徴量ごとにカテゴリである確率を計算することにより全体の
カテゴリの確率を計算
pLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis)
 文書と単語など，離散2変数の計数データの生成モデル
おわりに
 Bag-of-Keypointについての手法の説明とその応用した手法の
紹介