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
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