特定物体認識のためのデータベース容量削減法の検討〜局所特徴量の量子化と取捨選択〜

言語	日本語
種類	研究会等の予稿
著者	本道貴行，黄瀬浩一
論文名	特定物体認識のためのデータベース容量削減法の検討〜局所特徴量の量子化と取捨選択〜
論文誌名	電子情報通信学会技術研究報告
発表番号	PRMU2008-265
査読の有無	無
年月	2009年3月
分野	パターン認識
キー	`Hondo2009_IEICEPRMU` (id=1071)

要約

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) などの局所特徴量を用いて，大規模特定物体認識を行う場合には，データベースに保持しておく局所特徴量（特徴ベクトル）の数が増大する．そのため，メモリ容量の削減が課題となる．本稿では，局所特徴量のベクトル量子化の手法と，取捨選択の方法によって，メモリ容量の削減を試みる．実験の結果，ベクトル量子化では，好ましい結果は得られなかった．一方，局所特徴量の取捨選択では，スケール耐性を犠牲にすることにはなるものの，入力画像のスケールがおおよそ決まっていれば，無削減のデータベースの1/10程度にしても，認識率はほとんど変化しないことが分かった．

注記

2009-CVIM-166 (26)

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出力結果

@inproceedings{Hondo2009_IEICEPRMU, author = {本道, 貴行 and 黄瀬, 浩一}, title = {特定物体認識のためのデータベース容量削減法の検討〜局所特徴量の量子化と取捨選択〜}, booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告}, year = 2009, month = mar, note = {PRMU2008-265} }

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