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二宮 崇 中川研　東大

Training of Classifiers Using Virtual Samples Only A. Kuhl, L. Krüger, C. Wöhler, U. Kreßel (2004) Proc. of ICPR ’04. 機械学習勉強会 2008 年 11 月 13 日. 二宮 崇 中川研　東大. papers. A. Kuhl, L. Krüger, C. Wöhler, U. Kreßel (2004) Training of Classifiers Using Virtual Samples Only, in Proc. of ICPR ’04

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Presentation Transcript

  1. Training of Classifiers Using Virtual Samples OnlyA. Kuhl, L. Krüger, C. Wöhler, U. Kreßel(2004) Proc. of ICPR ’04 機械学習勉強会 2008年11月13日 二宮 崇 中川研　東大

  2. papers • A. Kuhl, L. Krüger, C. Wöhler, U. Kreßel(2004) Training of Classifiers Using Virtual Samples Only, in Proc. of ICPR ’04 • 村瀬洋 (2004) 画像認識における生成型学習, 電子情報通信学会　信学技報 (Tech repo. of IEICE)

  3. CG技術

  4. 画像認識のためのサンプル生成 • CG技術で大量の正解データを生成 • カメラの向き/位置を変える • オブジェクトの向き/色/形状を変える • 光の当て方を変える

  5. Training of Classifiers Using Virtual Samples Only (Kuhl+2004) • ギアボックスのフランジのタイプを同定 • 穴の数と位置がわかると同定できるので画像中の穴を検出する CG 本物の写真

  6. Training of Classifiers Using Virtual Samples Only (Kuhl+2004) • 全体の流れ 穴 学習 候補 生成器 識別器 CADソフトから作られた大量のCG テスト ごみ 本物の写真

  7. 候補生成と識別器 • 候補生成 • 入力: フランジの画像 • 出力: 16x16のビットマップによる穴の候補 • binary components algorithm (Murtagh+1978) • 識別器 • SVM+polinomial kernel • polinomial classifier+PCA 識別器 候補 生成器

  8. 実験 • レンダリングソフト • レイトレーシングソフト POVRay (http://www.povray.org) • データセット • 8824の仮想サンプル (CG画像) • 全体の光量 • フランジの回転 • 表面(画像?)の色の濃さ (surface gray level) • 位置 • ブラー効果 • 887の実サンプル 実画像の穴 実画像のごみ(=穴以外)

  9. Surface Gray Level

  10. Blurring

  11. 実験結果 • SVMのエラーレート • SVM (linear, 位置と光量の変化なし): 約5% • SVM (linear, 全ての変化あり): 3.5% • SVM (4次の多項式カーネル, 全ての変化あり): 1.6% • SVM (2次の多項式カーネル, 全ての変化あり): classification rateが98.2% • linear classifier+PCA • 256素性(no PCA): あまりいい結果でなかった • 50素性(by PCA): classification rateが約95% • 20素性(by PCA): classification rateが97.5%

  12. ROC曲線 識別器の出力 正解 100% 穴を穴と判定した率 TP FP 100% ごみを穴と判定した率

  13. SVMでのROCカーブ

  14. Linear Polynomial ClassifierでのROCカーブ

  15. 研究の文脈 • 正規化 • サンプル生成 入力 サンプル A 照合 正規化 A 入力 サンプル A A 照合 A

  16. 研究の文脈 • 村瀬による分類 (村瀬2004「画像認識における生成型学習」) • 正規化法 • 入力画像を前処理によって正規化して、標準パターンやモデルと照合する • 生成型学習 • 微少な変動を学習パターンに加える • 生成関数を用いた生成 (ぼけを加えるなど) • 補間 (サンプル間の補間を生成) • アフィン変換と補間 (はさみなどを動かした時の補間) • 標準パターンの動的な生成

  17. アフィン変換と補間 • Learning by a Generation Approach to Appearance-based Object Recognition: H. Murase and S. K. Nayar, in Proc. of ICPR’96

  18. そのほかの論文 • キーワード • virtual samples • virtual examples • noise injection • 論文 • A. Abu-Mostafa. Hints. Neural Computation, 7:639-671, 1995 • G. An. The effects of adding noise during backpropagation training on a generalization performance. Neural Computation, 7:613-674, 1996 • S. Cho and K. Cha. Evolution of neural network training set through addition of virtual samples. International Conference on Evolutionary Computation, 1996 • D. M. Gavrila and J. Giebel. Virtual sample generation for template-based shape matching. Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1:676-681, 2001 • D. Pomerleau. Neural network perception for mobile robot guidance. Kluwer Academic Publishing, 1993 • M. Skurichina, S. Raudys, R. P. W. Duin, K-nearest neighbours directed noise injection in multi-layer perceptron training

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