特徴ベクトルの近傍探索と物体認識の効率に関する実験的検討
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 研究会等の予稿 |
| 著者 | 野口 和人，中居 友弘，黄瀬 浩一，岩村 雅一 |
| 論文名 | 特徴ベクトルの近傍探索と物体認識の効率に関する実験的検討 |
| 論文誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| Vol. | 106 |
| No. | PRMU-229 |
| 発表番号 | PRMU2006-68 |
| ページ | pp.57-64 |
| 査読の有無 | 無 |
| 年月 | 2006年9月 |
| 分野 | 文書画像解析, 文書画像検索, 物体認識 |
| キー | Noguchi2006 (id=954) |
要約
画像の局所記述子としてSIFTやPCA-SIFTを用いる物体認識では， 一画像あたりの特徴ベクトルの数が膨大となるため， 特徴ベクトルの照合速度が全体の効率を左右する． 特徴ベクトルの照合は，最近傍探索の枠組みで捉えられるため， 最近傍探索の高速化が中心的課題となる．本稿では， 「物体認識のためには，正しく照合される特徴ベクトルの数が， 誤って他の物体に照合される数を上回ればよい」という観点から， 近似最近傍探索における距離計算の回数を大幅に削減する2つの手法を提案する． 一つは，多くの距離計算が避けられない特徴ベクトルを 削除する方法である．もう一つは，全く距離計算を行わない手法である． 1万画像のデータベース，2,000画像の検索質問を用いた実験から， ANNを用いる手法と比べて同じ認識率を実現するために必要な処理時間を1/2から1/3に削減でき， 例えば認識率98%，処理時間8.3ms/queryを達成できることが分かった．
注記
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この文献を出力
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}