指数チャープ変換を用いた不変特徴抽出
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概要
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中心窩構造とは, 中心窩近傍で密であり, 視野周辺では粗となる霊長類の視覚系受容野の分布である.この構造は少ない画素数で高解像度, 広域の作業範囲を与え, 物体の回転および拡大をシフトで示せる.しかし, space-variantな構造のため, 平行移動を伴う動的視覚処理には不向きである.我々は, BonmassarとSchwartzの論文[1]〜[3]で提唱された指数チャープ変換(ECT)と呼ばれる新しい変換アルゴリズムを用い, 物体の回転, 拡大, 平行移動に対応できるパターン認識を行った.この結果, フーリエ変換の空間不変な性質と写像のspace-variantな性質を結びつけ, 平行移動に対する不変性を中心窩構造画像に与えることによって, 不変な特徴抽出が可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-02-03
著者
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