情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

合わせた手法が代表される. 認識に最適なパラメータを機械学習により推定することで, 高精度での認識が可能になっている. ノンパラメトリックベース分類手法では, Nearest-Neighbor

特徴点選択とペア化によるNaive-Bayes Nearest-Neighbor 手法の改良法が代表される. データベース画像と, 認識対象の未知画像との近傍画像を検索することで,未知画像の認識を行う単純な手法であり, 学習手法よりも精度が劣るが, 学習にかかる時間が学習ベース手法に比べると, 短い時間ですむ.

秋 山

瑞 樹†1

柳 井

啓

一般物体認識手法では, 学習ベース手法が主流ではあるが, Naive Bayes Niearest Neigh-司†1bor(NBNN) 手法の提案により, ノンパラメトリック手法でも, 学習ベース手法に匹敵する精度があげられることがわかった. 本研究では, この NBNN 手法の改良を目指す.

本研究の目的は, 特徴点マッチングベース手法である Naive-Bayes NearestNeighbor (NBNN) を改良することで画像認識の精度向上を目指すことである.
NBNN 手法では, 各クラスごとに局所特徴をデータベース化し, 未知画像の局所特徴をデータベース化した局所特徴に対して近似最近傍探索を行うことで, 未知画像とクラス間の距離を計算し, 画像対クラスの距離により分類を行う手法である.
本研究では, NBNN 手法に対して, (1)SaliencyMap によるデータベース特徴の重み付け, (2)Multiple Instance Learning によるデータベース特徴の重み付け, (3) 局
所特徴のペア化という 3 点の改良を行った. データベースの重み付けでは, 画像の顕著性を考慮した SaliencyMap の利用とデータベース特徴の選別方法として使われる
Multiple Instance Learning の導入を行った. データベース特徴への重み付けを行う
ことで, クラスを表すのに重要なデータベースの局所特徴が, 最近傍探索として選ばれた場合, 画像クラス間の距離が短くすることができる. 局所特徴のペア化では, 隣接する局所特徴のペアに対して, 局所特徴を統合するすることで, より情報量の多い特徴を作成した.
Caltech101 のデータセットからランダムに選んだ 10 クラスでの認識実験を行った
結果, ベースラインとなる NBNN 手法の分類率 0.633 を超える 0.673 の精度を得ることができた.

1.2 目

的

NBNN 手法では, 各認識クラスごとに画像特徴をデータベース化し, 未知画像の特徴とデータベース化したクラスごとに近傍特徴との距離を計算することで, 未知画像, クラス間の距離を計算し, 各画像対クラスの距離により分類を行う手法である.
本研究では, NBNN 手法に対して, (1)SaliencyMap によるデータベース特徴の重み付
け, (2)Multiple Instance Learning によるデータベース特徴の重み付け, (3) 局所特徴のペア化という 3 点の改良を行った. データベースの重み付けでは, 画像の顕著性を考慮した SaliencyMap の利用とデータベース特徴の選別方法として使われる Multiple Instance

Learning の導入を行った. データベース特徴への重み付けを行うことで, クラスを表すのに重要なデータベースの局所特徴が, 最近傍探索として選ばれた場合, 画像クラス間の距離が短くすることができる. 局所特徴のペア化では, 隣接する局所特徴のペアに対して, 局所特徴を統合するすることで, より情報量の多い特徴を作成した.
比較として, Caltech101 のデータセットからランダムに 10 クラスを選択し, ベースラインとなる NBNN 手法との比較実験を行った.

1. は じ め に
1.1 背

2. 関 連 研 究景Naive-Bayes Nearest Neighhbor(NBNN)1) は画像認識において, Niearest Neighbor 法

実世界シーンの一般的な画像に含まれる物体に対して, 椅子, 自動車など一般的な物体カを利用したノンパラメトリック手法にも関わらず, SVM や Boosting などの機械学習ベー

テゴリを言い当てる処理を計算機にさせる「一般物体認識」という研究がある.

ス手法の認識に匹敵する精度での認識が可能である. NBNN の特徴として 2 つの重要なポこうした一般物体認識を行う手法として大きく分けて, 学習ベース分類とノンパラメト

イントがある.

リックベース分類の 2 つに分けることができる.

1 つ目の重要な点として特徴量を量子化せずにそのまま使うことである. 量子化すること学習ベース分類手法では, Support Vector Machine や Boosting といった機械学習を組みでの精度低下は大きく, 学習ベース手法においては量子化をしたとしても, 学習ステップに†1 電気通信大学院 情報理工学研究科 総合情報学専攻

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よって情報欠落を補完できるが, NBNN に代表される Niearest Neighbor 手法においてはおり, 他研究と同様の分類率での評価ではないが, マルチラベルに対応した評価基準で,1) を量子化によって重要な特徴が消えてしまう危険性がある. 量子化をせずにデータベース化す

上回る精度が得られている.

Tuytelaars らは7) , NBNN をカーネル化することで, 一般的な Support Vecroter Ma-

ることで単純な手法でも精度を保つことができる.

2 つ目の重要な点として, 一般的な Niearest Neigbhor 手法で用いられる’Image to Image’chine に組み込むことを可能とし, 学習ベースでの主要な画像全体特徴 Bag-of-Words8) の距離 (I2I) ではなく’Image to Class’ 距離を使うことである.I2I ではクエリ画像とデータベー認識手法と, NBNN における特徴ベースの認識手法を Multiple Kernel Learning (KML)9)

ス中の近傍画像がどのクラスに属するかで認識を行うが, I2C ではクエリ画像と各クラスまによって組み合わせを行った.

での距離から認識を行う. クエリ画像のクラスを認識する式を表すと以下のようになる.

Ctest = arg minnXc

本研究では, 特徴自体に重み付けを行うことに関しては, Wang らの研究に近いが, 画像の顕著性に基づく Saliency Map と Multiple Instance Learning を利用し, 異なるアプロー||di − N Nc (di )||2

(1)

チでの重み付けを行った. また特徴自体をペアにすることで特徴量の情報量を上げる試みも

i=1

し, これらのアプローチを組み合わせることで実験を行った. 各手法の簡単な比較は以下のCtest はテスト画像のクラス, c はクラス, di は局所特徴, N Nc (a) は c に含まれる a との

表 1 になる.

最近傍特徴を表す.

表 1 各手法との比較
パラメータ学習
距離空間の変化NBNN の長所として, 特徴ベース手法の認識であるので, 同一物体や人工物などに対して高い精度を出せることや, 学習ベース手法に比べると, 学習に時間がかからないという点がある. しかし 短所としてデータベースの特徴点への依存が大きい点が問題となる. その問題を緩和するために色々な改良手法が提案されている.

Behmo らは2) ,1) のカーネル密度がクラス毎異なる点を指摘し, 各クラス適切な正規化を

重み付け

カーネル化

ペア化

Boiman et al.1)
Behmo et al.2)

×

×

×

×

×

○

×

×

×

×

Wang et al.4)

○

○

×

×

×

Wang et al.5)
Tuytelaars et al.7)
提案手法

○

×

○

×

×

×
○

×
×

×
○

○
×

×
○

行った. ’Image to class’ 距離にクラス毎に異なる 2 つのパラメータを加えることで, クロ
スバリデーションを行い, 最適なパラメータを推定し, 新たな I2C 距離を計算することで,特徴の独立性仮定を緩和し, データベースへの依存を軽減した. またウィンドウ3) ごとに評

3. 提案手法概要

価を行うことで, 物体位置検出にも効果を示した. 2 つのパラメータを含めた I2C 距離は以

本研究での大まかな流れとしては以下のようになる. 本研究で新しく提案する点は, 特徴

下の式で表すことができる.α, β 2 つのパラメータを各クラスごとに最適化問題を解くことのペア化とデータベース特徴の重み付けになる.

手法概要で推定し, 各クラス毎の異なる分布を正規化する距離計算を行うことが可能になり精度が向上した.

Wang らは4) ,5) , 少ない特徴点でも高い精度が出るように, マハラノビス距離と空間ピラ

1 画像特徴量の抽出

ミッド6) を導入することで, クラスごとに最適な距離空間で計算を行うことで NBNN を改

2 特徴のペア化 (提案手法)

良した. マハラノビス距離による I2C 距離は以下の式になる. 計量行列 M をクラスごとに3 データベース化

推定することで, クラスに最適な距離空間での計算が可能になる.

4 データベース特徴の重み付け (提案手法)

また5) では, データベースに対して, マージン最大化による問題を解くことで, データベー

5 クラス認識

ス自体に重みをつけることを行なっている. ただし5) での目的はマルチラベル認識となって

1235



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IPSJ SIG Technical Report体領域から得られたデータベース特徴の場合は距離を短くし, 背景領域から得られたデータ

4. 手 法 詳 細ベース特徴の場合では距離が長くなるような重み付けが期待できる本研究では, 特徴点にお4.1 局 所 特 徴

ける SaliencyMap の出力値を重みとして利用した.

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)10) は D.Lowe によって考案され，特徴点周りの局所画像パターンを 128 次元特徴ベクトルで表現し，回転・スケール変化・照明変化に対して耐性のある特徴である．本研究での, 特徴点検出には 8 ピクセルごとに 5 スケール毎に特徴を抽出し使用している．

4.2 データベース
データベースとして登録するクラスごとに, そのクラスに含まれる画像から得られた SIFT
特徴をまとめることでデータベースを作成する. クラスの数だけのデータベースができることになる. ただし, クラス間で登録した SIFT 特徴にばらつきがあると, 登録数が多いクラ
図 1 入力画像スに影響を受けてしまうので, ランダムサンプリングによって全てのクラスの特徴登録数を

図 2 SaliencyMap

均一にした.

MIL(Multiple Instance Learning)12) を用いることで, あるクラスのデータベースだけに

4.3 特徴のペア化
局所特徴として用いた SIFT 特徴のペア化を行う.

現れる特徴だけを選別することができる. 例えば飛行機クラスをポジティブクラスとし, ネ

各画像から得られた SIFT 特徴に対して, 隣接する特徴同士を結合する. f を SIFT 特

ガティブクラスをそれ以外のクラスとすると, ポジティブクラスだけに現れる独特な特徴で徴量とするとき, 隣接する特徴 a(xa , ya , fa ), 特徴 b(xb , yb , fb ) から得られるペア特徴 p はある, 飛行機の羽やボディー, 雲などから得られた特徴と, ネガティブクラスでも現れる可能((xa + xb )/2, (ya + yb )/2, fa , fb ) となる.

性が高い, 芝生や道路といった特徴を分けることが可能である. 本研究では, MIL 手法として mi-SVM13) を利用した. あるクラスのデータベース特徴をポジティブクラス, そのクラ本研究では, SIFT 特徴を, スケールを 5 種類に固定し, グリッドサンプリングによって抽出してるので, 隣接特徴を選ぶ場合, 同じスケール内で選ぶようにした (図 ?? ).

ス以外から得たデータベース特徴をネガティブクラスとして MIL を計算することで, ポジ

4.4 データベースの重み付け

ティブクラスのデータベース特徴に正負の評価値を出力として得ることができる. その評価

データベースの重み付けでは, 画像の顕著性を考慮した SaliencyMap の利用とデータベー

値を用いることで, I2C 距離を計算する場合に, 近傍特徴として選ばれた特徴が評価値が高ス特徴の選別方法として使われる Multiple Instance Learning の導入により, データベース

い特徴の場合は距離を短くし, 低い特徴では距離が長くなるような重み付けが期待できる.

特徴への重み付けを行った.

本研究では, mi-SVM による出力値を特徴の重みとして利用した.

4.5 クラス認識

SaliencyMap では, 人間の視覚系に基づいて画像中の顕著な点を計算することができる.
例えば入力画像として図 1 を与えると, 出力として図 2 が得られる. 画像中の各ピクセルに

テスト画像からも同様に SIFT 特徴を抽出する. 得られた SIFT 特徴すべてに対して, 各

ついて [0, 1] の出力値が得られ, 0 に近いほど顕著度が低く, 1 に近いほど顕著度が高い結果

データベース毎に最近傍特徴を探索し, 最近傍特徴とのユークリッド距離をデータベースとなり, 図 2 では白い領域が顕著度の高い領域と検出された結果になる. SaliencyMap11)と対応したクラスの距離として足していくことで, クラスに対するテスト画像の’Image toを利用することで, クラス認識でより重要だと思われる物体領域からの特徴と背景特徴を区Class’ の距離 (I2C 距離) が得られる. すべてのクラスに対して I2C 距離を計算し, 距離が別することが期待できる. I2C 距離を計算する場合に, 近傍特徴として選ばれた特徴が, 物最小になるようなクラスを, テスト画像のクラスとして認識する.

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式で表すと以下のようになる.

Xが出てきてしまうので, 特徴点をランダムにサンプリングすることで, 特徴点数を均一にした.10 クラスで利用した各クラスあたりの特徴点はペア化なしの場合 30,000 個, ペア化あり

nCtest = arg mincw(N Nc (di )) ∗ ||di − N Nc (di )||2の場合 150,000 である. 比較のベースラインとして利用した手法は, NBNN1) 元論文を比較

(2)

i=1

対象とした. またベースライン手法の実験も独自に行なった.

5.3 評 価 方 法

Ctest はテスト画像のクラス, c はクラス, di は局所特徴, N Nc (a) は c に含まれる a との最近傍特徴, w は特徴の重みを表す. 本研究では, データベースの特徴に重み付けを行った

分類結果の評価に用いる基準として, 分類率を用いた. 分類率の式は以下で定義する.

ので, 重みを考慮した I2C の距離の式になっている.

5. 実

分類率 =

験

正しく分類されたテスト画像数
テスト画像総数(3)

実験では学習画像と実験画像をランダムで選出した画像で固定し, 1 回の分類精度を確認

5.1 データセット

した.

データセットとして Caltech10114)15) を用いて提案手法の評価を行った. Caltech101 デー

5.4 結 果 結 果

タセットは, 101 種類のカテゴリ, 各カテゴリ 31 枚から 800 枚で構成されている. 本研究で各実験について細かく紹介する.

は caltech101 データセットからランダムに 10 カテゴリを選択し, 10 クラス分類データセッ

5.4.1 特徴点座標特徴のパラメータ推定

トとして実験を行った. 使用した 10 クラスは表 2 になる. 各カテゴリにはばらつきがある

NBNN1) では, I2C 距離を計算する際に, SIFT 特徴のユークリッド距離だけでなく, 実

ため, 実験ではランダムに 15 枚を学習画像として利用し, 学習に使わない画像からランダム験画像の SIFT 特徴とデータベースに登録されている最近傍特徴の座標の差を距離に加えに 15 枚を実験画像として利用した.

ている. これを式で表すと以下のようになる.

barrelheadphone

表 2 10 クラスデータセット
bass
car sidecougar bodyjoshua tree
laptopsaxphone

Ctest = arg min

garfield
watch

n
X

c

(||di − N Nc (di )||2 + α · ||ldi − lN Nc (di ) ||2 )

(4)

i=1

lx は特徴点 x の座標情報を表す.1) では, このパラメータ α の値が明記されていないので,
5.2 実 験 内 容

まずこのパラメータ α の推定を行った.

0.12 ≤ α ≤ 0.25 の時, 良い結果となり, α = 0.14 の時, 最高値 0.633 が得られた. よって

10 クラス分類データセットを利用して, 各最適パラメータの推定を行う. 行った実験は以以降の実験で座標情報を使う場合, 座標パラメータ α はこの範囲で実験を行う. また座標特

下になる.

(1)

特徴点座標特徴のパラメータ推定

徴を使わない場合の値は 0.587 となった. 以下の実験ではベースラインとして、α を利用す(2)

SaliecnyMap による重み付けのパラメータ推定

るとき 0.633, 利用しないとき 0.587 として比較を行った.

(3)

mi-SVM による重み付けパラメータ推定(4)

各パラメータを組み合わせた結果(5)

ペア化による結果

5.4.2 SaliecnyMap による重み付けのパラメータ推定
データベース画像から特徴を抽出する際に, SaliencyMap を利用することで, その特徴点
における顕著度を計算する. 顕著度から得られた特徴の重み 0 ≤ wsm ≤ 1 とすると, I2C
距離は以下の式で書き換えられる.

実験で利用する SIFT 特徴は 8 ピクセル毎, 5 スケールで抽出した特徴を利用した. また各クラスにおけるデータベースに登録する特徴数がクラスごとに異なると, 不利なクラス

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Ctest = arg minnXcexp(−wsm /β) ∗ ||di − N Nc (di )||2

(5)

Ctest = arg min

n
X

c

i=1

exp(−wSV M /γ) ∗ ||di − N Nc (di )||2

(6)

i=1

wsm は顕著度が高いほど 1 に近い値を示し, より重要性の高くなるが, I2C 距離において

wSV M は評価値が高いほど高い値を示し, より重要性の高くなるが, I2C 距離においてはは距離が短くなるほど良い評価値となるので, wsm の値を SaliecnyMap パラメータ β に距離が短くなるほど良い評価値となるので, wSV M の値を mi-SVM パラメータ γ によってよって値が反転するようにした.

値が反転するようにした.

β の値の変化による精度は図 3 となった. ベースライン, 提案手法とも座標特徴を利用しn の変化による実験結果は図 4 となった. ベースライン, 重み付けどちらの実験でも座標ていない. 赤がベースライン, 青が SaliencyMap のみ使った場合の結果である.

情報を使わない. パラメータ γ を大きくすると, 重みは 1 に収束するので, パラメータが大きいほど重み情報を使わない結果に近づいていく.

図 3 Saliency Map パラメータ推定.β の値を変化させて実験を行った.
図4

ベースラインの値は 0.587 である. 0.12 ≤ β ≤ 0.16 の時, 良い結果となり, β = 1.4 のと

mi-SVM パラメータ推定における学習特徴数の変化.n = 4000, 8000, 15000 と γ の値を変化させて実験を行った.

き最高値 0.6000 が得られた.

5.4.3 mi-SVM による重み付けパラメータ推定

n = 4000 の結果は, n = 8000 の時と同じ結果となった. どれもベースラインを下回る結mi-SVM における, SVM の精度を決める要素として, 学習データ数とコストパラメータ

果となってしまったが, 重みが重要になってくる mi-SVM パラメータが小さい場合では, 学が挙げられる. ここでは学習データ数 n とコストパラメータ C を変化させた時の, 重みの習特徴数を増やしたほうが, 特徴数が少ない時よりも有効だと思われる. C の変化による実変化による精度の確認を行った. コストパラメータを大きくすればするほど, ハードマージ験結果は図 5 となった.

ンな SVM となる. 各データベース特徴には SVM の出力値が重み wSV M として付けられこちらの実験の場合も, ベースラインを下回る結果となってしまった. mi-SVM が小さいるので, SaliecnyMap による重み付けと同じ式による認識となる. また SVM のカーネルは場合の比較結果を見てみると, コストパラメータを変化させた場合, c = 100 の結果が若干

RBF カーネルを用いた.

良く見えるが, mi-SVM の際の学習時間は c が大きいほど長くなってしまうので, 以下の組

パラメータを変化させた結果, mi-SVM で得られた特徴ごとの重みを w とすると, I2C 距

み合わせによる実験では c = 1 で実験を行った.

5.4.4 各パラメータを組み合わせ結果

離は以下の式で書き換えられる.

以上の結果から, 座標パラメータ (α) を 0.12 ≤ α ≤ 0.25, SaliencyMap パラメータ1238

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図 5 mi-SVM パラメータ推定におけるコストパラメータの変化.c = 1, 10, 100, 1000 と γ の値を変化させて実験を行った.
図7(β) を 1.2 ≤ β ≤ 1.6, mi-SVM パラメータ (γ) を 10 ≤ γ ≤ 100 とし各パラメータを全てのパラメータを組み合わせた結果. 赤:(n = 4000, α = 0.14, β = 1.2, γ = 90),
緑:(n = 8000, α = 0.16, β = 1.3, γ = 90), 紫:(n = 15000, α = 0.18, β = 1.2, γ = 70)

組み合わせて実験を行った. 座標パラメータと SaliencyMap パラメータ, 座標パラメー
タと mi-SVM パラメータを組み合わせた結果は図 6 となった. ベースラインは実験 (a)最高精度は n = 8000, 15000 のとき最高値 0.660 が得られた. mi-SVM 単体では精度がでの最高値 0.633(α = 0.14) の場合である. 座標と SaliencyMap を組み合わせた場合は下がっていたが, SaliencyMap と組み合わせることで, SaliencyMap だけを利用するよりも

α = 0.18, β = 1.3 の時, 最高値 0.653 が得られ, 座標と mi-SVM を組み合わせた場合はわずかに精度が向上した. ただし, SaliencyMap を加えた時の精度と比べると, あまり精度

α = 0.17, γ = 90 の時, 最高値 0.633 が得られた. SaliencyMap では精度が向上したが,の変化がなかった. SaliencyMap に比べると, mi-SVM はあまりうまくいっていないことがmi-SVM では精度が変わらなかった.

わかった.

5.4.5 ペア化を組み合わせ結果ペア化をしない実験と同様に, 座標パラメータの推定を行った. ただしペア化を行なっているので, ペアにした特徴同士についての座標情報, SaliencyMap の重みが得られることにな
る. f を SIFT 特徴量とするとき, 隣接する特徴 a(xa , ya , wsma , fa ), 特徴 b(xb , yb , wsmb , fb )から得られるペア特徴 p は ((xa + xb )/2, (ya + yb )/2, (wsma + wsmb )/2, fa , fb ) となる.
本実験では, ペア化に用いた局所特徴点同士の座標の平均を, ペア特徴の座標情報として,SaliencyMap の重みの平均をペア特徴の SaliencyMap 情報として利用した. ペア化を行わない場合と同じように, α の変化による実験は図 8 となった.. 赤がベースラインとして座標
図6

座標, 座標+SaliencyMap, 座標+mi-SVM の比較結果.

情報を用いた NBNN, 青がペア化+座標情報の結果である.
ベースラインは実験 (a) での最高値 0.633(α = 0.14) の場合である. 0.34 ≤ α ≤ 0.38 の全てのパラメータを組み合わせた結果は図 7 となった. また全ての手法で座標情報を利用

時, 良い結果となり, α = 0.38 の時, 最高値 0.653 が得られた. ペア化をしない場合に比べし, 0.12 ≤ α ≤ 0.25 の範囲で変化させた時の最高値の結果である. Baseline, SaliencyMap,て, α の値が高い時に良い結果が出たのは, SIFT 情報が 128 次元から 258 次元になるため,

mi-SVM は前の実験と同じであり, n = 4000, 8000, 15000 の場合の, それぞれパラメータ

全体としての I2C 距離が伸びたためであると考えられる. 結果としては, 隣接特徴同士を結1239

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結果としては, ペア化を用いない場合と同じように SaliencyMap では精度が向上したが,mi-SVM では精度が下がってしまい, mi-SVM を組み合わせないほうが良い結果となって
しまった.

6. 考

察

6.1 SaliencyMap による重み付けに関する考察
SaliencyMap を用いた実験では, 適切にパラメータを設定することで, ベースラインより
図8も高い精度での認識が可能になった. この結果から, Caltech101 のような 1 枚の画像に対しペア化における座標パラメータ推定て, 1 つの物体が写っているようなデータセットに対しては, 背景領域の特徴よりも, 物体領合する, 単純なペア化だけでも精度が上がったことから, 登録するデータベースの数が重要

域の特徴のほうが重要であると考えられる. 本研究で利用した SaliencyMap 手法では, ピクだと考えられる.

セル毎にガウシアンピラミッド画像の差分を利用して, 顕著度を検出しているので物体内の実験 d と同様に, ペア化に対して, SaliencyMap パラメータ, mi-SVM パラメータを組み合領域でも, 顕著度が画像によっては低くなってしまう場合があったり, そもそも顕著度がうわせた実験結果は図 9 となった.. 全ての手法で座標情報を利用し, 0.24 ≤ α ≤ 0.40 の範囲

まく取れていない場合があった. このような問題を解決するために, 例えば, 画像のエッジなで変化させた時の最高値の結果である. また n = 10000, c = 1 として実験を行った. ベース

どで物体の領域境界を考慮したり, 色に特化した別なアプローチの顕著度マップ16) を組み

ラインは実験 (a) での最高値 0.633(α = 0.14) の場合である. ペア化は上の実験で得られた,合わせて利用することで, 物体領域の顕著度をより正確にできるのではないかと期待できる.

α = 0.38 の時, 最高値 0.653, ペア化と SaliencyMap を組み合わせた場合は α = 0.4, β = 1.4

6.2 mi-SVM による重み付けに関する考察の時, 最高値 0.673, ペア化と mi-SVM を組み合わせた場合は α = 0.36, γ = 90 の時, 最高

mi-SVM を用いた実験では, mi-SVM を単体で使った場合, ベースラインよりも低い結果

値 0.653, 全てを組み合わせた場合は α = 0.40, β = 1.4, γ = 100 の時, 最高値 0.647 が得らとなってしまった. NBNN 手法に mi-SVM のような MIL を適用するとき, 学習に使うデー

れた.

タ数が重要となってくるため, 学習データ数を増やした実験を行う必要がある.

6.3 ペア化に関する考察
ペア化を用いた実験では, 隣接特徴同士をくっつけるという単純な方法にもかかわらず,
ベースラインよりも良い結果が得られた.NBNN 手法では, データベースの特徴の質がとても重要なので, ペア化により登録する特徴の多様性に幅が生まれたことから精度が向上したと思われる. しかし特徴を増やすことと, 最近傍特徴の探索時間はトレードオフ関係になっており, ペアを増やせば増やすほど認識時間が増えてしまう. 本研究では, 最近傍探索手法として kd-Tree による木構造探索で行ったが, kd-Tree の改良17) や, LSH(Locality Sensitive

Hashing)18),19) のようなハッシュを使った近傍探索手法を利用することで, 計算時間を減ら
図9

ベースライン, ペア化, ペア化＋ SaliencyMap, ペア化＋ mi-SVM, 全ての組み合わせの比較結果. A : (n = 10000, α = 0.40, β = 1.4, γ = 100)

すこと可能ではないかと考えられる.

1240

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IPSJ SIG Technical Reporton Image and Video Retrieval, 2010.
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16) M.M. Cheng, G.X. Zhang, N.Mitra, X.Huang, and S.M. Hu. Global contrast basedsalient region detection. In cvpr, pp. 409–416, 2011.
17) C.S. Anan and R.Hartley. Optimised kd-trees for fast image descriptor matching.
In Proc. of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2008.
18) P.Indyk and R.Motwani. Approximate nearest neighbors: towards removing thecurse of dimensionality. In Proceedings of the thirtieth annual ACM symposium on
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19) K.Min, L.Yang, J.Wright, L.Wu, X.S. Hua, and Y.Ma. Compact projection: Simple and efficient near neighbor search with practical memory requirements. In Proc.
of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2010.

7. ま と め
本研究では, NBNN の改良として, SaliencyMap と mi-SVM によるデータベース特徴の重み付けと特徴点のペア化を行った. SaliencyMap では画像から顕著度マップを作成し, 物
体領域から得られた画像特徴に対して良い重みを付け, mi-SVM ではデータベースごとに,クラス特有な特徴に対して良い重みを付けた. 特徴のペア化では, 隣接する特徴同士を結合することで, 特徴の情報量とデータベースの特徴数を増やすことを行った.

Caltech101 データセットを実験対象として, 10 クラス分類を行うときの認識結果として,
NBNN1) を上回る精度が得られた. しかし, SaliencyMap やペア化による精度向上は確認できたが, mi-SVM はあまり影響を受けてるいないことがわかった.

8. 今後の課題
精度向上の程度が低かった mi-SVM について見直す必要がある. 考察で述べたように,

NBNN に対して, mi-SVM を適用する場合, 学習サンプル数と学習時間が問題となってくる. 学習サンプルを減らしてしまうと, 重要な特徴が抜けてしまい, 良い学習ができないと思われるが, 増やしてしまうと学習に非常に時間がかかってしまう. 今後は大規模かつ高速な

MIL 手法を試す必要があると考えている. また今回の実験では, Caltech101 データセットに対しての精度評価しか行わなかったので, 他のデータセットでも評価を行い, 提案手法の有効性を確認する必要がある.

参

考

文

献

1) O.Boiman, E.Shechtman, and M.Irani. In defense of nearest-neighbor based image
classification. Proc. of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2008.
2) R.Behmo, P.Marcombes, A.Dalayan, and V.Prinet. Towards optimal naive bayes
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2010.
3) C.H. Lampert, M.B. Blaschko, and T. Hofmann. Beyond sliding windows: Object localization by efficient subwindow search. In Computer Vision and Pattern
Recognition, 2008. CVPR 2008. IEEE Conference on, pp. 1–8. Ieee, 2008.
4) Z.Wang, Y.Hu, and L.T. Chi. Image-to-class distance metric learning for image
classification. Proc. of European Conference on Computer Vision, 2010.
5) Z.Wang, Y.Hu, and L.T. Chia. Multi-label learning by image-to-class distance forscene classification and image annotation. Proc. of ACM International Conference1241

c 2012 Information Processing Society of Japan