フリースタイルもくもく会#11で発表したスライドです

1. 画像分類
@asmsuechan

2. はじめまして
• 末永良太
• rails書き
2

3. 発表内容
• クラスタリング
• 階層的凝集型クラスタリング
• 画像をベクトルに変換
• 実践画像分類

4. 何をやるのか
画像を2つのグループに分ける
クラスタリングという手法を使います

5. クラスタリング
• 階層的凝集型クラスタリングという手法を使います
• ざっくり言うと、「近くにあるものを1つのクラス
タにする」アルゴリズムです
• ここでは2つのグループに分類することを考えます

6. 近いものを繋げる
階層的凝集型クラスタリング

8. 書いてから数直線でやったほうがわかりやすいことに気づいた

9. 画像をベクトルに変換
画像のカラーヒストグラムを求めてベクトル化します
カラーヒストグラムとは、何px分の色が画像に含まれ
ているか表したものです
例えば、64色の画像だったら
histgram[64]
という64次元のベクトルになります。

10. 画像の色を減らす
RGBは(0,0,0)~(255,255,255)の範囲で色を表すので、
その色数は256の3乗(=16777216)
このままだと16777216次元のベクトルになってしま
います
多い！

11. 画像の色を減らす
R,G,Bそれぞれ0~31のとき0、32~63のとき1のように
32個間隔で4つにします
これで色数は4の3乗(=64色)になります

12. 変換するとこんな感じ
256の3乗色 4の4乗色
まあいけるっしょ

13. ヒストグラムってなんぞや
例：3色(3次元)、3×3(9px)の画像
[0] [1] [2]histgram
9
0
3本の値の和は9

14. 画像ベクトル間の距離
Histogram Intersection法を使います
なんだかこんな式
ヒストグラムの各色の小さい方を足していく

15. 新しいクラスタの代表値
算術平均
足して2で割る

16. 実装
• クラスタリングと画像変換の実装をしました。
詳しくはブログに書きました
• ライブラリは甘え

17. 設計
画像変換クラス クラスタリングクラス
c++で書きました
デンドログラム求める
距離を求める
中央値を出す
デンドログラムから
クラスタ作る
減色
ヒストグラム生成
opencvに甘えた

18. 画像分類をする

19. 分類(1)

20. (1) リンゴ×3

21. (1) オレンジ×3

22. (1)入力データ
0 1 2
3 4 5

23. (1)デンドログラム
0 1 2 3 4 5

24. (1)出力データ
クラス1
クラス2
分類成功！！

25. 分類(2)

26. (2)入力データ リンゴ×3

27. (2)入力データ 椎名林檎

28. (2)入力データ:リンゴと椎名林檎
0 1 2
3 4 5

29. (2)デンドログラム
0 1 2 3 4 5

30. (2)出力データ
クラス1
クラス2
ああ！
そもそも椎名林檎同士が似ている判定されていない

31. 分類(3)

32. (3)入力データ リンゴ×3

33. (3)入力データ リンゴ×3

34. (3)入力データ:リンゴとリンゴ
0 1 2
3 4 5

35. (3)デンドログラム
0 1 2 3 4 5

36. (3)出力データ
クラス1
クラス2
分類成功！！
そりゃあ白黒とカラーなら分類できるよね

37. 分類(4)

38. (4)入力データ ザク×3

39. (4)入力データ シャアザク×3

40. (4)デンドログラム
0 1 2 3 4 5

41. (4)出力データ
クラス1
クラス2
なぜだ！！

42. まとめ

43. 欠点
カラーヒストグラムの特性上、全く別のものでも色さ
え似ていれば同じものと分類される
例えば、このプログラムにはリンゴとイチゴは同じに見える

44. 改善点
特徴量の抽出方法を見直す
つまり、色だけでなく形も見るなどする
Bag-of-feature法とかいうのがあるらしい

45. 参考図書
黄色い本と緑の本

46. ブログ
• http://hyottokoaloha.hatenablog.com/entry/2016/01/
16/192847