参照特徴ベクトルの増加による低品質画像の高速・高精度認識
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 論文 |
| 著者 | 黄瀬 浩一，野口 和人，岩村 雅一 |
| 論文名 | 参照特徴ベクトルの増加による低品質画像の高速・高精度認識 |
| 論文誌名 | 電子情報通信学会論文誌D |
| Vol. | J93-D |
| No. | 8 |
| ページ | pp.1353-1363 |
| 査読の有無 | 有 |
| 年月 | 2010年8月 |
| 分野 | 物体認識 |
| URL | http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=j93-d_8_1353 |
| キー | Kise2010_IEICE (id=1151) |
要約
局所特徴量の照合による特定物体認識を考える．一般に，生成型学習を 用いて，索引付けのための局所特徴量（参照特徴ベクトル）の数を増やせ ば，それだけ認識率が向上する．本論文では，認識率の向上だけではなく， 処理時間も短縮可能であることを示す．参照特徴ベクトルの 数が増えると処理時間が短縮される，という逆説的な効果は， 認識器の多段階化による認識処理の早期終了によって得られる． これは，生成型学習によって照合に必要な探索空間を制限できるという効果による． 1万画像を用いた認識実験の結果，6.6倍の参照特徴ベクトルを用いることで， 処理時間を2/3, 認識率を12.2\%改善できること，ならびに26億個の 参照特徴ベクトルを用いて索引付けされた100万物体を， 59ms/query, 90\%の認識率で認識可能であることを示す．
注記
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書式の定義
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{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}