物体認識における照合の高速化
| Language | Japanese |
|---|---|
| Type | Surveys and Articles |
| Authors | 黄瀬 浩一, 岩村 雅一 |
| Title | 物体認識における照合の高速化 |
| Journal | 画像ラボ |
| Pages | pp.65-71 |
| Reviewed | Not reviewed |
| Date | January 2009 |
| Key | Kise2009 (id=1049) |
Abstract
局所特徴量と呼ばれる特徴量を用いた物体認識では，他の特徴量と比べて高精度な認識が可能となる反面，画像から抽出される特徴量の数が膨大となるため，計算量が大きいという問題点を持つ．特に，局所特徴量を照合する処理において負荷が大きくなるため，その高速化が不可欠となる．本稿では，照合処理を特徴ベクトルの最近傍探索として捉え，近似を導入した近似最近傍探索によって，この問題が解決可能であることを示す．具体的には，以下の点について述べる．まず，物体認識のタスクを一般物体認識と特定物体認識の2種類に分類した後，双方において照合の高速化が重要であることを述べる．次に，高速化の手法として近似最近傍探索を取り上げ，具体的なアルゴリズムとしてANN（Approximate Nearest Neighbor）とLSH (Locality Sensitive Hashing)を紹介する．また，ANNによって実現した特定物体認識システムが，未知の画像と10万画像の照合を100ミリ秒程度で実行できることを示す．
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