Log-Polar画像の高次局所自己相関特徴を用いた大きさ・回転に不変な2次元図形及び顔画像の認識

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概要

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本論文では、Log-Polar画像から抽出した高次局所自己相関特徴を用いた大きさ・回転に不変な認識手法を提案する。入力画像をリサンプリングすることによって得られたLog-Polar画像上では、認識対象の大きさ・回転に対する変化は平行移動で表せる。高次局所自己相関特徴は平行移動に不変であるので、Log-Polar画像から抽出した高次局所自己相関特徴は、大きさ・回転に不変な特徴となる。これらの特徴は認識課題に依存しない一般的で基本的な特徴であり、全体として与えられた認識課題を達成するために必要な情報をある程度抽出していると考えられるので、線形判別分析を用いた簡単な学習により、汎用的な認識が敲可能河となる。提案手法の有効性を確かめるために、2次元図形と顔画像に対して認識実験を行った。また、提案手法に必要な計算は非常に簡単であり、リアルタイムの認識システムが簡単に実現できる。
社団法人電子情報通信学会の論文
1997-03-19

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