情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

代表色選択は、画像の減色処理などで用いられている手法であり、本研究ではこれを画像の分類に応用した。用いたデータセットは、一般物体認識の研究で広く用いられているPlaces365である。このデータセットでは学習画像はあらかじめ、物体や場面を表す365個のカテゴリに分かれている。まず、学習画像を用いてカテゴリごとに代表色を求める。ここで求める代表色は、各カテゴリに含まれるすべての画像の近似を行ったときに近似誤差の総和が最小となるものであり、K-meansクラスタリングによって求めることができる。そして、テスト画像に対して、各カテゴリの代表色を用いた近似誤差を求め、最小の近似誤差を持つカテゴリに分類する。得られた代表色による色ヒストグラムを用いた分類についても実験を行った。