近似最近傍探索を用いた物体認識のための多段階化とその効果(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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SIFTなどの局所記述子の最近傍探索によって物体認識を行う場合には,一画像あたりの特徴ベクトルの数が膨大になるため,最近傍探索の効率が重要となる.本稿では,「認識に必要な最近傍探索の精度は画像によって異なる」という観点から処理を削減した効率的認識法を提案する.具体的には,近似最近傍探索に基づく識別器を多段階に縦列接続することにより,認識に用いる近似の程度を画像に応じて変更し,大幅な効率化を実現する.一万画像のデータベースを用いた実験の結果,処理時間を,多段階化を行わなかった場合の約1/5,ANNやLSHを近似最近傍探索の手法として用いた場合の約1/40に削減でき,例えば,認識率98%,処理時間1ms/queryを達成できることが分かった.また,12.2%のリジェクトを行うことによって,誤認識率を0.25%に抑えることもできた.
- 2007-06-21
著者
-
黄瀬 浩一
大阪府立大学大学院工学研究科
-
野口 和人
大阪府立大学大学院工学研究科
-
岩村 雅一
大阪府立大学大学院工学研究科
-
岩村 雅一
大阪府立大学 大学院工学研究科
-
黄瀬 浩一
阪府大
-
黄瀬 浩一
大阪府立大学
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