スケールフリーアクティブ探索法 : 入力画像の解像度を適応的に変更するテンプレート照合の高速化手法(一般セッション,CV・パターン認識のための学習・最適化)
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概要
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大きさが未知の物体を探す照合(スケールフリーテンプレート照合と呼ぶ)を高速化する手法を提案する.入力画像の解像度を少しずつ変更しながら大きさが既知の物体を探すテンプレート照合を繰り返せば大きさが未知の物体を探索できる.膨大な回数の照合が必要なのでスケールフリーテンプレート照合は計算コストが非常に大きい.入力画像の解像度を粗く変更すれば高速化できるが探索漏れが発生する問題があった.そこで提案手法では,類似度が小さい場合は粗く,類似度が大きい場合は細かく入力画像の解像度を変更して高速化する.画像から抽出した正規化色ヒストグラムのヒストグラム重なり率で類似度を算出し,あらかじめ与えられたしきい値を類似度が超えない範囲で解像度を変更するため,提案手法では原理的に探索漏れが発生しない.本稿では,解像度の変化率の上限と下限を類似度から求める原理を導き,可変の変化率で照合するアルゴリズムを示す.同じ照合精度ならば提案手法は従来手法より1.5〜4.0倍高速で,同じ処理時間ならば照合誤差を1/3.0に低減できることを実験結果で示す.
- 2009-08-24
著者
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