画像の4分木表現に対する最近傍識別(PRMU&NCテーマセッション(1) : 認識と学習)(認識と学習,模倣学習)
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概要
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本稿では,画像から色ターゲット検出を行って得られた2値画像領域の4分木表現に対して,最近傍識別を行うことによって,高速に対象認識を行う方法を提案する.本手法は基本的に,2値画像の4分木表現に対して,あらかじめ登録しておいた大量のプロトタイプと入力を比較し,最近傍識別を行う.まず,4分木表現において対象領域と非対象領域の両方を含むグレーノードに密度情報を記録しておくことにより,任意の解像度で入力画像と各モデル間の相違度の上限と下限を求め,解像度を順次上げながら分枝限定法やA*アルゴリズムと同様の基準で効率の良い枝刈り計算を行う手法を提案する.次に,best-first searchによって,より効率的な枝刈り計算を行う高速化手法,さらに最近傍識別問題であることを利用した高速化手法を提案する.実験により,提案手法は単純な画像間の比較による最近傍探索よりも40倍以上高速であることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-17
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学 システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学システム工学研究科
-
武本 浩二
和歌山大学大学院 システム工学研究科
-
和田 俊和
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学
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