社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

服飾画像マイニングのための衣類領域からの色情報抽出
優†相田柳井 啓司†

柴原一友††

藤本 浩司††† 電気通信大学大学院 情報理工学研究科 総合情報学専攻〒 182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1†† テンソル・コンサルティング株式会社〒 102-0083 東京都千代田区麹町 2-10-1 クレアーレ麹町 2F
E-mail: †aita-m@mm.inf.uec.ac.jp, ††yanai@cs.uec.ac.jp, †††{kazutomo.shibahara,koji.fujimoto}@tensor.co.jp
あらまし

本論文では、大量の画像データから衣類の視覚情報を抽出するために、画像中の衣類領域からの色情報抽出手法を提案する。提案手法では衣類領域の指定を行う必要がなく、顔検出と領域分割によって衣類領域の推定をし、色分類が行われる。その後、割り当てられた色名が同じとなる領域を統合し、最終的な色名の判定は面積ベースによる決定法で行われる。実験では、118 人、277 つの衣類に対する色分類の精度を求め、評価を行った。提案手法は、衣類領域の指定が行われた場合と比較しても精度の低下が少ないことが確認され、衣類を含む画像からの色情報抽出に関して有効であることが示された。
キーワード

色分類 服飾画像 衣類画像 画像マイニング

Color Information Extraction for Clothing Image Mining
Masaru AITA† , Keiji YANAI† , Kazutomo SHIBAHARA†† , and Koji FUJIMOTO††† The University of Electro-Communications
1-5-1 Chofugaoka, Chofu, Tokyo 182-8585 Japan†† Tensor Consulting Co.Ltd.
2-10-1 Kouji, Chiyoda, Tokyo 102-0083 Japan
E-mail: †aita-m@mm.inf.uec.ac.jp, ††yanai@cs.uec.ac.jp, †††{kazutomo.shibahara,koji.fujimoto}@tensor.co.jp
Key words Color classification, Clothing image, Image mining

データマイニング手法により有用な情報が得られる可能性が非

1. は じ め に
1. 1 背常に高い。仮に、画像データから衣類の色や模様といった視覚景（注 1）

近年、Flickr

情報が分かれば、ファッションの流行や地域性等に関する分析（注 2）といった写真投稿サイトのを行うことが可能である。そのため、画像中に含まれる衣類の登場によって Web 上の写真はますます増大しており、画像デー、Panoramio

視覚情報の抽出は重要な事項となっており、大量のデータを処タを大量に入手することも容易となっている。それらの画像の理するためにも、画像中の衣類領域からの視覚情報抽出手法の中には人物が写っているものも多く、衣類の情報を含むデータ確立が期待されている。

を大量に集める事が可能である。また、大量のデータを解析す1. 2 目的ることで、データの中に隠れている知識やパターンを取り出す

本研究の目的は、画像中に含まれる衣類領域から、既存のといった、データマイニング手法がマーケティングの分野で重データマイニング手法で有効となるような視覚情報を抽出する要視されている。画像の視覚情報を用いたデータマイニングにことである。視覚情報の中でも特に色に着目し、画像中の衣類関する研究も盛んに行われており、そうした技術の有用性は高の色を 12 色に分類する手法について研究を行った。提案手法

まっている。衣類の視覚情報を抽出することが可能となれば、では、入力として画像を与えると、その画像に含まれる衣類の色名を出力する。通常、色の分類を行う際はマスクの形で対象（注 1）：http://www.flickr.com/

領域を指定するのが一般的だが、本研究では大量データを処理（注 2）：http://www.panoramio.com/

するために、それらの処理を自動化し、色名の出力を行う。画—1—

像中の衣類の領域を推定し、色分類を行うことで衣類の色名が精度を示した。Weijer らの実験では色分類を行う際、物体に対ラベルとして出力されるが、最終的なラベルの決定は衣類領域するマスクが与えられるが、本研究ではマスクは与えられず、の面積ベースによる決定法となる。背景と人物領域の分離、人衣類領域を推定することで色分類を行う。また、eBay データ

物領域の細分化による細かな衣類領域への分割、の 2 種類の領セットでは平坦なテクスチャとなる物体が多く見られるが、本域分割を行うことで、衣類領域に対する色分類を実現した。

研究で用いるデータセットは複雑なテクスチャを含むものも多2. 関 連 研 究く存在することとなる。加えて、衣類の色は中間色となるようなものも多く存在し、それらの要因は色分類問題をより難しい画像中に含まれる衣類の情報を扱った既存の研究として、個ものとしている。また、Weijer らはピクセル単位での色分類精人認識・同一人物の特定に関する研究が挙げられる。Gallagher

度も示しており、その結果から周囲画素の情報を利用した方がらの研究では、人物の写真から、衣類の情報を利用して個人の精度がよいことが分かっている。本手法においてもこの性質を認識を行う [1]。Gallagher らは、2 つの写真の人物が同じ服を利用し、色分類を行う際は小領域単位での情報を用いる。

着ている場合、同一人物である可能性が高い、という仮定のもと、個人の認識を行う。複数枚の画像データを利用し、衣類の3. 提 案 手 法

領域分割を行ったあと、個人認識のための特徴抽出を行ってい

3. 1 概要る。Farenzena らの研究では、衣類の単位で画像を分解し、同本研究で取り扱う問題は、人物画像を入力すると、その画像一人物の特定を行う [2]。Farenzena らは人物の画像を、頭・胴・中の人物が着ている衣類の色名を返す、というものになる。提足の 3 つのパーツに分解し、特徴抽出を行い、同一人物の特定案手法では図 1 の手順に従い、画像中に含まれる衣類の色分類を行う。パーツの分解では、シャツ・ズボン・顔では画素値がを行う。このとき、入力する画像は、リサイジングやクリッピ大きく異なる、という仮定を立て画像の分解を行っており、各ングの処理が必要であれば前処理として行っておく。また、顔衣類領域からの特徴抽出を行うことで同一人物の特定の精度を検出〜領域細分化の処理の概要を図 2 に示す。

向上させている。これらの研究の目的は、多くの画像から特定の人物を検索する、という点にある。しかし、既存の研究では検索する際に衣類の視覚情報を用いるものの、衣類自体が何色であるか、という事に関しては研究の対象外となっている。こ
うした個人認識の研究とは異なり、本研究においては、衣類の色を分類する、ということが主な仕事となる。
動画中の人物が着ているシャツの色分類を行ったものとして

Wui らの研究や Vaquero らの研究が挙げられる。Wui らは動画中の人物が着ているシャツの色分類を行った [3]。色空間上での 11 色の分布を学習し、ピクセルレベル、フレームレベル、シーケンスレベルでの色分類を行っている。物体追跡手法により人物の位置を特定し、顔の下の領域を矩形領域として割り出すことによって、シャツの領域の推定を行っている。Vaqueroらは属性ベースでの人物検索を行う際に、衣類の色分類を行った [4]。Vaquero らの研究においても、色分類の対象は動画中のシャツとなる。また、シャツの色の情報は、属性ベースでの人物検索に利用されることを目的としているため、精度を計る際に使用されたデータセットの色分布に大きな偏りが生じている。これらの研究の目的は、防犯・監視システムでの応用や、個人検索を行うという点にあり、そのためにシャツの色分類を図 1 処理手順の概要図行っている。本研究で用いるデータは動画ではなく静止画となる。また、シャツだけでなく、ズボン、ブーツ、バッグといっ

3. 1. 1 顔 検 出

た、人物が着用している物体全てが色分類の対象となる。

本研究で扱う衣類の画像は着用されているものとし、衣類領色分類を行った研究として Weijer らの研究が挙げられる [5]。

域の推定は顔検出から始まる。ここでは、Haar-like 特徴を用

カラーチップに対する命名と実世界での色の命名には違いがあいたブースティングによる分類器を利用し、顔検出を行っていり、代表的な色名であっても、その色名の色空間上での範囲はる。また、後述する領域分割手法では、物体と背景との大まか一意には定まらない。Weijer らは、代表的な色名 11 個についな境界を与える必要がある。そのため、顔検出から得られる顔て、画素値の分布から色名を学習させることで色分類を実現しの領域範囲をもとにし、衣類領域を大まかに決定する。

た。eBay データセットを使用し、PLSA や SVM といった手

3. 1. 2 人物・背景の分離法に関して色分類の精度比較を行っており、いずれも高い分類

ここでは領域分割手法として GrabCut を用いる [6]。Grab-—2—

3. 1. 6 ラベルの出力
最後の処理として、面積ベースの決定法によってノイズとなるラベルの除去を行い、衣類のラベルを求める。衣類のテクスチャの複雑さが増すほど、ノイズのようなマスク画像の発生が起きやすい。大きな領域として検出されているマスクほど、その画像に含まれる衣類の色情報として優位な色であると判断することができる。そこで、12 個のマスクに含まれる白い領域
図2

顔検出〜領域細分化の処理の流れの総和を定数倍 (0:1] し、それを閾値として、マスクの面積をベースとしたラベルの採択を行う。これにより、図 3 の例からCut は 2 つのエネルギー関数を最小化することで、物体と背景に画像を分割する。エネルギー関数は、隣接画素の差分値と、画素が物体・背景に属する確率モデルを使って定義される。背景に属する画素集合を指定し、それらの値をガウス混合分布によって表現することで確率モデルが決定される。前述した顔検
出ステップで大まかな領域を決定しなければならないのは、こは、gray、brown のようなラベルが破棄され、blue、white のラベルのみが選ばれることが期待できる。

3. 2 色 分 類
本研究では、各スーパーピクセルから画像特徴を抽出し、機械学習法によってそれらを表 1 で示される 12 色のいずれかに分類する。のためである。

表 1 分類する 12 色一覧

3. 1. 3 領域細分化

yellow orange green

gray

purple pink

衣類単位での処理を行うため、領域を細分化する。細分化さbrown

beige

white

black

blue

red

れた画像領域はスーパーピクセルと呼ばれる。スーパーピクセ
ルの作成には Felzenszwalb らが提案したグラフベースの領域

画像特徴として、各色空間におけるカラーヒストグラムと分割手法を用いる [7]。画素をノードとみなした最小全域木を構

Bag-of-Color(BoC) ヒストグラムを抽出し、精度比較を行った。

成していく過程で、適時、木の分断を行うことで領域分割を達

カラーヒストグラムは画像中の各画素の出現頻度をカウントし成する手法となる。領域分割数の指定を行う必要がなく、適切たものである。色空間を等間隔に区切り、そこに属する画素のな分割数が一意に求まらない問題と相性が良いため、本研究で出現頻度をカウントすることによりヒストグラムが得られる。のスーパーピクセルの作成に使用した。

通常のカラーヒストグラムでは固定した bin で量子化するのに

3. 1. 4 小領域単位でのラベル付け

対して、Bag-of-Color(BoC) ではベクトル量子化を用いて bin

領域細分化を行った後は、各スーパーピクセルから画像特徴をデータ分布に基づいた設定により量子化する [8]。データ分布を抽出し、ラベル付けを行う。ここで、ラベルは代表的な 12中の代表点の集合はコードブックと呼ばれ、コードブックを基色の色名を表すものとする。すなわち、この手順では各スーにしてヒストグラムが作成される。カラー画像の場合、各画素パーピクセルに対し色分類を行うことになる。これによって、の値は 3 次元のベクトルとみなすことができ、コードブックは各スーパーピクセルが 12 色の内のいずれかの色名を持つこと実際には 3 次元ベクトルの集合となる。通常のカラーヒストグになる。

ラムでは色空間が等間隔に区切られ投票が行われることになる

3. 1. 5 小領域の統合が、BoC では、色の分布を表現するための重要度に応じて色空

ここでは同じラベルを持つスーパーピクセル同士を結合して間が分割されることになる。

いく。この処理により、複数個あったスーパーピクセルが、最スーパーピクセルに対する色分類では、前述の画像特徴を用大でも 12 個までにまとめられる。12 個の領域はそれぞれ、12い、機械学習法によってラベル付けを行う。分類器として、K-色の内のいずれかの色が占める領域を表すことになる。領域統

Nearest-Neighbor(KNN) と Support Vector Machine(SVM)

合の結果、図 3 のようなマスクが得られる。例として使用したを用い、精度比較を行った。KNN はシンプルなアルゴリズム

画像には blue と white の領域が多く確認できるが、他のマスであるが、データ構造を工夫することで高速な検索が可能であクを見た場合、ノイズのような割り当てが起きているのが確認り、大規模データでの利用に期待が集まっている。SVM は色できる。最後の手順で、これらのノイズを削除する処理を行う。

分類に関する既存研究でも用いられた手法であり、それらで高精度の分類結果が示されているように、優れた分類器の一つである。
なお、これらの分類手法はスーパーピクセルに対する色分類での使用に止まる。画像中に含まれる衣類に対するラベルは、提案手法で示した通り、その後の処理が必要である。衣類のラベルは、各スーパーピクセルを統合し、面積ベースによるラベ

blue

graywhitebrown
図 3 統合後のスーパーピクセルの例

ルの採択を行うことで、最終的な色名が割り出される。

—3—

4. 実

験

4. 1 データセット
本研究では、ファッションサイト（注 3）から収集した 9592 枚の表2

各色にラベル付けされた件数一覧

yellow: 8orange: 8green: 11

purple: 13

pink: 17

brown: 34 black: 50

gray: 33

blue: 23

beige: 29

white: 33

red: 18

人物画像を対象とし、実験を行った。収集した画像に対し、提案手法の手順で人物・背景の分離までの処理を行った。今回は、

4. 2 マスクが与えられたときの色分類精度

初期処理の人物領域の切りが出しが現状の技術で十分できる画作成したデータセットを用いて、マスクが与えられたときの像のみを選んで、色分類の精度の実験を行う。Web 上には大量色分類精度を求めた。マスクは、衣類や目立つオブジェクト毎の衣類画像が存在するため、再現率は重視せず、適合率を重視のマスクである。マスクで指定された領域から画像特徴を抽出することにし、認識が出来る画像を精度よく色分類できることし、12 色の学習・分類を行った。画像特徴、学習手法を変えてを目指した。具体的には、以降に示す実験では、こうして得ら実験を行い、5-fold のクロスバリデーションにより 12 色の分れた画像の内、GrabCut が大方成功しているものから 118 人類率を求めた。分類率は次式のようにして求める。なお、今回の画像を選出し、色分類の精度比較を行った。画像の選出に関の実験では、分類対象物の総数は常に 277 となる。

して、118 人の画像は人物・背景の分離が成功しているかどうかが基準となる。本研究は、実在する大量データに対して処理

分類率 =正しく分類されたものの総数
分類対象物の総数(1)を行うことを視野に入れており、それらのデータに含まれる衣本研究が提案する手法では衣類領域等の指定は不要であるが、類は中間色や複雑なテクスチャとなる物が多くを占めている。

この節で示す実験内容は、衣類領域が確実に分かっているとい

選出した 118 枚の画像にも、そういった複雑性を持つ画像が多う条件において、どの程度の色分類が可能であるかを確かめるく含まれているため、既存の研究に比べ色分類が難しいデータための実験となる。

セットとなっている。選出した画像の衣類領域を自動抽出した

4. 2. 1 12 色の分類率

例を図 4 に示す。

12 色の分類率の結果を図 6 に示す。このときの画像特徴はそれぞれ 1000 次元のヒストグラムとなる。

図 4 選出した画像の衣類領域を自動抽出した例

118 人の画像には、手動により衣類や目立つオブジェクト (例えばブーツやバッグ) のマスクを与え、計 277 件のマスクに対し色名によるラベルを付けた。各マスクは、人間の視覚的な感覚をもとに与えられる。つまり、衣類に細かい模様や影が含ま

図6

マスクが与えられたときれている場合でも、それらは無視できるものとして同じ衣類領域としてマスクをとった。マスクの例を図 5 に示す。また、作成したデータセットの、各ラベルの枚数を表 2 に示す。

カラーヒストグラムと SVM において、RGB 色空間での結果が最もよく、そのときの分類率は 65.7%となった。BoC とSVM による分類においても RGB 色空間が最もよく、そのときの分類率はが 63.5%となった。KNN を用いた分類では、Kの値を変化させ実験を行い、最もよい値を使用した。そのときの K の値は K=9 となり、分類率は 61.7%となった。Weijer らによる eBay データセットを用いた実験では、Lab カラーヒストグラムと SVM による精度を出しているが、そのときの精度
図 5 左から順に、元画像、green、blue、white のマスクとなるは 96%となっている。本研究においても同様の手法を試しているが、その精度は 57.0%である。この原因は、使用したデータ以上のデータセットを学習データとして用いることで機械学習を行い、5-fold のクロスバリデーションにより色分類精度を求めた。
（注 3）：http://eruca.jp/

セットの複雑性に関する影響が大きい。eBay データセットでの衣類は、平坦なテクスチャとなっているものが多く、そのため各衣類領域のヒストグラムは単純な色分布となっていることと考えられる。一方、本研究のデータセットでは、細かい模様や影になっている領域もマスクの領域として含んでいるため、抽—4—

出されたヒストグラムは複雑な色分布を示すこととなる。一般

データセットとなる。ラベルの数は画像によって異なり、例え的に、機械学習法によってラベルが付けによる分類が行われる

ばシャツ・上着・ズボンがそれぞれ異なる色である場合、ラベ場合、使用する各ヒストグラムの複雑性が増すほど、分類が難

ルの数は 3 つとなる。すなわち、検出されるべきラベルの総数しい問題となる。また、[5] では 11 色での色分類を行っているとは、分類対象物の総数であり、常に 277 である。また、本手が、それらのデータセットには中間色が少ない。本研究のデー法は画像を入力として与えるとその画像中の衣類のラベルが複タセットは、ファッションサイトから収集した画像を用いてい数個出力されるが、パラメータ rate の値によりそのラベルのるため、12 色の中での中間色となるような衣類も多く存在す

検出数は変化する。例えば、red・blue・black のラベルが付いる。人間の視覚においても、中間色の判断は難しく、人によっている画像に対し、検出されたラベルが blue・yellow であれて違った判断とされるものも多い。これらの要因が、本研究でば、recall=1/3、precision=1/2 となる。正解・不正解の判定

作成したデータセットの色分類をより難しい問題としている。

は、検出されたラベルが正解ラベルに含まれているかで判断す

4. 3 提案手法の色分類精度る。正解ラベルは衣類領域ごとに付けられているが、正解・不前の節で示した実験は衣類領域がマスクとして与えられるた

正解の判断基準に、検出された衣類領域の位置・面積といっため、色分類手法の性能を確かめるという目的が主であった。本情報は含まれない。ラベル名でのみの比較となるが、これは、研究の提案手法は、マスクを与える必要のないアルゴリズムと領域分割としての精度ではなく、色名検出としての精度を求めなっている。この節では、提案手法の色分類精度を求め、マスるためである。
4. 3. 1 カラーヒストグラムと SVM

クの指定の有無でどの程度性能が変化するのかを確認する。
本研究は、画像中の衣類領域に対し色名によるラベル付けをカラーヒストグラムと SVM による色分類において、パラ行うことが目的であるが、大量のデータを処理するためにもメータ rate の値を変化させたときの再現率のグラフを図 7、適それらの工程は自動化されている必要がある。つまり、本手法合率のグラフを図 8 に示す。また、そのときの F 値を求めたもでは前節で与えたような衣類領域のマスク等は与えられない、のを図 9 に示す。カラーヒストグラムは 1000 次元とし、色空という条件になる。本手法では提案手法の章で示したとおり、間を RGB、Luv、Lab としたときでそれぞれの値を求めた。

スーパーピクセル毎に色名を求め、それらの領域を統合し、面積ベースによって色名の決定を行う。
スーパーピクセル毎での色分類では、学習データとして前節で使用した分類器をそのまま用いた。学習データは衣類領域単位での画像特徴となり、テストデータはスーパーピクセル単位での画像特徴となる。各画像特徴は異なる単位で抽出されているため、同じデータになることはほぼないが、公正を期すため、5-fold のクロスバリデーションによる色分類を行った。つまり、同じ人物から得た特徴は、学習・テストの両方で同時に用いられることはない。これによってスーパーピクセル毎に色名によるラベル付を行い、領域の統合を行った。
提案手法で述べたように、領域統合によって得られる 12 個

図 7 rate の値を変化させたときの再現率のスーパーピクセル (それぞれ各色名を表わすことになる) は、最終的に面積ベースで選択される。選択されたスーパーピクセ
ルのラベルが、そのまま、画像中に含まれる衣類の色名となる。
面積ベースの選択では、12 個の領域の総和に定数倍 (0:1] をかけたものを閾値として用い、それ以下のものを破棄することでラベルの採択が行われる。そのときの定数倍の値を rate とし、rate の値を変え、再現率 (recall) と適合率 (precision) を求めた。recall と precision はそれぞれ次のようにして求める。

recall =正しく分類されたものの総数検出されるべきラベルの総数

precision =正しく分類されたものの総数検出されたラベルの総数

(2)

(3)

また、このときの F 値は次式によって求めた。

2recall · precision
F =recall + precision

図 8 rate の値を変化させたときの適合率(4)

今回の実験では、人物画像に対し複数個のラベルが付いた再現率に関して、rate の値を上げるにつれて徐々に減少していくのが確認できる。rate は最終的なラベルの選択に係るパ—5—

5. お わ り に本研究では、画像中の衣類領域からの色情報抽出手法の提案を行った。提案した手法では衣類領域の指定を行う必要がなく、顔検出と領域分割によって衣類領域の推定が行われる。画像中に存在する複数の衣類・オブジェクトに対応することができ、それらの色の最終的な判定は面積ベースの決定法で行われる。
人間の視覚においても、着用している衣類の色を判断する際、それらの全体に占める割合での大きさは重要な判断材料となっている。そのため、最終的なラベルの決定を行う際に面積ベースで選択を行うのは、人間の視覚に近い判定法だと言える。
図 9 rate の値を変化させたときの F 値

今回の実験では全体で 9592 件ある内の 118 人、277 個の物体に対する色分類実験となったが、Web 上に大量の画像データラーメータであり、0 に近づくにつれてラベルの検出数が増えが存在することを考えると、再現率より適合率を重視する方がることになる。rate が 0 のときは検出した色すべてを採用したよい。衣類の色を割り出せた後のステップとして、データマイときと同等であり、rate が 1 のときは、統合されたスーパーピニング手法によるデータ解析が挙げられるが、このときに色のクセルが唯一の色に絞られるときとなる。

分類精度が非常に重要となる。顔検出が未検出等の理由で色の適合率に関して、rate の値を上げるにつれて上昇していく

判定ができずに画像が破棄されていっても、データが大量にあ傾向にあるが、ある程度の値を境にその性能は頭打ちとなり、る場合はさほど問題にならないことが予想され、マイニングのその後は不安定ながらも減少傾向にある。rate=0.33 のときの性質上、正確さの方が問題となることが多いためである。

RGB での適合率は 67.4%となるが、このとき検出されたラベ

本手法では画像からスーパーピクセルを得て、それらに対しルの数は 135 件となり、そのうち正解となったのは 91 件となラベルを付けるが、領域細分化を行った段階で、小さすぎる領る。ここで、rate=0.33 というのは、検出された 12 色の総面域の削除を行うといった改良案がある。影の領域や、衣類と衣積を 3 で割った値を閾値としたときとほぼ同じであり、そのと類の境目は非常に小さなスーパーピクセルとなる傾向がある。

きの再現率は 32.9%となる。正解ラベルの総数は 277 件である

そうしたスーパーピクセルは、衣類の色の判定においてノイズが、この検出数からも、総面積の 1/3 を占める衣類領域を閾値となる可能性が高く、これらを削除することで精度向上が見込とするのは、非常に厳しい設定であるのが分かる。

める。また、色分類は機械学習法による分類となるが、そこでF 値が最高となったのは RGB において rate=0.13 としたときであり、そのときの F 値は 0.5878 となった。そのときの再現率は 61.0%であり、適合率は 56.7%であった。F 値はこの後減少していくことになるが、rate=0.13〜0.17 の間に関しては、適合率にその主な原因があることが分かる。適合率は rate=0.13〜0.17 の間、ほぼ値の変動がなく、精度の伸びが止まっている状態にある。その間の最大・最小の精度の差は 0.7%であり、ここでラベルの検出に関して一時的なピークを迎えていることが確認できる。また、再現率に関しては rate が 0.14〜0.15 と変化する間に約 4%の精度の低下がみられる。その結果、0.14〜0.15 と変化する間の F 値においても大きく値が低下する原因となっている。
マスクを与えたときの実験での分類率の最高値は 65.7%であった。それに対し、マスクが与えられない条件での色分類となる本手法では、F 値が最高のとき、再現率=61.0%、適合率=56.7%となる。これらの精度をみると、マスクなしという厳しい条件においても、色名によるラベル付けの性能低下が少ないことが分かる。マスクを与えたときの分類率の最高値が65.7%である以上、本手法における色分類精度の限界はその付近となってしまうことが予想される。しかし、その性能は、色分類の性能にほぼ依存することとなるため、マスクを与えたときの分類率を高めることができれば、本手法におけるラベル付けの性能も高まることが大いに期待できる。

学習として使うデータの質や量を増やすような改良を行うことでも精度向上が見込める。
文

献[1] A.C. Gallagher and T. Chen, “Clothing cosegmentation forrecognizing people,” Proc. of IEEE Computer Vision andPattern Recognition, pp.1–8, 2008.
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