中心軸変換を用いたシルエット図形の構造化(画像認識,コンピュータビジョン)

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概要

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インターネットの発展による画像データ検索の要望が高まっていることに代表されるように,多くの画像を適切に識別することが望まれている.しかし,動物等の非剛体の画像を対象とする場合,形状の変形等によって,通常のテンプレートマッチングで識別することは困難である.本論文では,対象画像の外形を表すシルエット図形を対象とし,構造の変化に柔軟に対応するため図形を階層的なパーツに分解し,グラフマッチングを利用して識別する手法を提案する.まず,シルエット図形の中心軸を求め,非巡回グラフを得る.次に中心軸を得る過程で得られる内接円の半径の変化に着目し,シルエット図形を階層的な構造に分解する.そして,これらの階層的な構造を考慮し,構造変化に頑健なグラフマッチングのコストを定義する.提案手法を画像に適用し,実際の画像識別に有効であり,画像のノイズや構造的変化,スケール変化等について頑健であることを示す.
2007-06-01

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