画像から人の体型を4つのカテゴリに分類する課題に関する論文を見ていての質問です.
分類に際して,論文内では大まかに
0. 画像から特徴ベクトルを抽出
0. k-means法で特徴ベクトルを500クラスにクラスタリング
0. k-NN法で分類
という流れで実装しています.
k-NN法での分類に関して論文を読んでいてイメージが湧かなかったので質問させていただきます.
私の認識ではこの論文のようなタスクに対して行うk-NN法を用いた分類は,
・k-NN法で,各画像に対してVisual Wordsごとのヒストグラムを作成
・ヒストグラムを画像と1:1のベクトルとして扱う
・このベクトル用いて,何らかの分類器を教師あり学習でトレーニングする
という流れで行われると考えていました.これにより,未知の画像に対して
特徴ベクトル抽出→k-NN法でヒストグラム作成→ヒストグラム作成により得られたベクトルを分類器へとおす→出力でカテゴリ予測
ということができると考えていました.
しかし,論文を見る限り分類器を使用せず,k-NN法のみでカテゴリ分けまで行っているように見られます.
ヒストグラム作成から4カテゴリへの分類までの流れについて,解説いただきたく存じます.
よろしくお願いいたします.
回答1件
あなたの回答
tips
プレビュー