スケールに依存しない局所特徴量の誤差評価と画像検索への適用(画像検索, <特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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画像のインデクシングを行う手法の一つに, 画像から特徴点を抽出し, その特徴点の近傍を記述した特徴量ベクトルにより点対点対応を求めようとする方法がある. 本論文では, この点対点対応の精度を向上させるため, 特徴量ベクトル間の距離尺度として従来より用いられているマハラノビス距離に代わる新しい距離尺度を導入する. 人工的に作成した誤差を含む画像を用いて特徴量の観測誤差の従う分布を求め, これに基づいて距離尺度を修正することで, マハラノビス距離による対応付けにおいて生じやすい誤対応を削減することができる. また特徴点の属性のうち固有スケール(characteristic scale)の再現性が比較的高いことに着目し, 従来から用いられているLocal Jetに加えてこれを特徴量として積極的に活用する手法を提案し, インデクシングに有効であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-08-01
著者
-
長崎 健
公立はこだて未来大学
-
川嶋 稔夫
公立はこだて未来大学
-
長崎 健
公立はこだて未来大学大学院
-
寺沢 憲吾
公立はこだて未来大学大学院システム情報科学研究科
-
長崎 健
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
-
長崎 健
公立はこだて未来大
-
寺沢 憲吾
公立はこだて未来大学
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