テンソル分解を用いた視点合成特徴量記述フィルタ群の畳み込み処理の効率化

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タイトル別名
  • Streamlining of Viewpoint Synthesis Feature Description Filter Group Using Tensor Decomposition

抄録

キーポイントマッチングは，特定物体認識やパノラマ画像生成等の様々なタスクで用いられる．ASIFTは射影変化に頑健なマッチングを行うために，入力画像をアフィン変換して複数の視点合成画像を生成し，生成した全ての画像からSIFT特徴量を記述する．視点合成画像はオンライン処理で生成するため，計算コストが高いという問題がある．この問題を解決するために，提案手法は特徴量記述を線形フィルタの畳み込みとして表現する．また，使用する線形フィルタにアフィン変換を施して視点合成特徴量を記述する．線形フィルタには輝度ベースの記述子であるORBと勾配ベースの記述子であるGLOHを用いる．このとき，ORBは19,200回，GLOHは20,400回の視点合成フィルタの畳み込み処理を行う必要がある．提案手法では，この視点合成フィルタ群を四つの軸によるテンソルとして構築する．このテンソルのTucker分解による次元削減を軸ごとに行うことで，省コストかつ精度を維持した特徴量記述を実現する．評価実験より，提案手法は従来手法である特異値分解と比較して，55.0%計算コストを削減した．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390002184869982592
  • DOI
    10.14923/transinfj.2019jdp7023
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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