[機械学習] bayon+LSHIKITを使って画像クラスタリング - tsubosakaの日記bayonを使って画像からbag-of-keypointsを求める - のんびり読書日記の記事を読んで、クラスタリングを行う際の入力データを作るために文献[1]にある方法が利用できると思って実験してみた。 局所特徴量を持ったデータの取扱い 画像データの分類などを行う際にSIFTのような画像中の特徴点(keypoint)を抽出するということがよく行われる。 例えばSIFTを用いる場合は各keypointは128次元のベクトルとなり、画像ごとにいくつかのkeypointが抽出される。ここで抽出されるkeypointの数は画像ごとに異なる。このため、画像間の類似性を比較するのは困難である。 これに対するアプローチとしては一つは画像中の特徴点同士の全対比較を行う、もしくはマッチングをとるという方法が挙げられるがこれは計算量が非常に大きい。 別の方法としてヒストグラムを利用するという方法がある。これ
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