Memory Reduction Method Using Subspaces of Local Features for 3D Object Recognition

LanguageJapanese
TypeProceedings of Japanese Conferences
AuthorsTakahiro Kashiwagi, Takumi Toyama, Koichi Kise
TitleMemory Reduction Method Using Subspaces of Local Features for 3D Object Recognition
JournalTechnical Report of IEICE
Vol.110
No.26
Presentation numberPRMU2010-19
Pagespp.97-102
ReviewedNot reviewed
DateMay 2010
Research fieldsObject Recognition
KeyKashiwagi2010_IEICEPRMU (id=1157)

Abstract

3次元物体の認識手法として,画像の局所特徴量を用いた手法が既に提案されている. この手法には,多数の局所特徴量をデータベースに保存しておくため,莫大なメモリ容量が必要となるという問題点がある. そこで本稿では,高い認識率を維持しながら,メモリ容量を削減するために,複数の局所特徴量をその部分空間を用いて一つにまとめる手法を提案する. 提案手法で実験を行った結果,全ての局所特徴量を用いる場合と比べてメモリ容量を約1/18に削減することができ,98.9%の認識率となった. さらにこの手法では,認識時に物体の角度の情報を考慮することで,撮影された物体の向きをも検出することができた.

Files

Export this publication

Format definition
Edits apply immediately and stay in effect until you pick a style again or reset. First line is the default; add lines like "book: …" to override per type.
How to write the definition

Insert a field with braces like {authors}. A part enclosed in [ ... ] is omitted entirely when any field inside it is empty. Available fields:

{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}

← Back to list