VQ-SIFTを用いた物体認識ためのロバストな局所画像記述子(画像信号処理及び一般)
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概要
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本論文では,回転・スケール変化・照明変化に不変なSIFT(Scale Invariant Feature Transform)特徴の局所記述子を,ベクトル量子化ヒストグラム(VQ)を用いるアルゴリズムを提案する.再現率対不適合率の実験結果により,VQ-SIFT記述子は従来の方向ヒストグラムを用いたSIFT記述子より画像の変化にロバストであると分かった.また,ベクトル量子化ヒストグラムの次元数が少ないため,より高速なマッチング速度を実現した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-04-10
著者
-
大見 忠弘
東北大学未来科学技術共同研究センター
-
森田 瑞穂
大阪大学大学院工学研究科
-
小谷 光司
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
-
森田 瑞穂
東北大学大学院工学研究科電子工学専攻
-
小谷 光司
東北大学大学院工学研究科
-
Ohmi Tadahiro
Department Of Electronic Engineering Tohoku University
-
Ohmi Tadahiro
The New Industry Creation Hatchery Center (niche) Tohoku University
-
陳 キュウ
東北大学未来科学技術共同研究センター
-
李 菲菲
東北大学未来科学技術共同研究センター
-
Ohmi T
Tohoku Univ. Sendai‐shi Jpn
-
大見 忠弘
東北大学未来科学共同センター
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