全貌の類似した物体群からの特定物体認識

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互いに類似した見た目でありながらも，別々の物体であるような物体群からの特定物体認識の問題を考える．類似する物体群から抽出されるキーポイント（SIFT等）は，その多くが類似するため相互に見分けが付きにくく，結果として認識精度が劣化するという問題がおこる．本稿ではまず，類似物体間の差異となるような微小な“弁別的キーポイント”を発見するごく単純な方法を提案し，これにより類似物体群からであってもより正確に正しい物体を特定できることを示す．さらに，弁別的キーポイントの識別性能を活かしながらも高速な認識を行うことのできる新たなインデクシング法として「2レベル転置インデクス法」を提案する．この方法は，1レベル目で全キーポイントを用いた認識を行うことで類似物体群だけに粗く絞り込み，2レベル目で弁別的キーポイントのみを用いて正しい物体の特定を狙う．3種類のデータセットを用いた実験を行い，本手法の有効性を明らかにする．

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Details 詳細情報について

  • CRID
    1390570699996230912
  • NII Article ID
    130008081277
  • DOI
    10.11371/aiieej.43.0_27
  • ISSN
    24364398
    24364371
  • Text Lang
    ja
  • Data Source
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • Abstract License Flag
    Disallowed

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