特定物体認識におけるBloomier Filterを用いたメモリ削減(一般セッション,実世界センシングとその応用)
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概要
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特徴ベクトルの最近傍探索を用いた特定物体認識では,特徴ベクトルの情報を記録するために莫大なメモリ量が必要となる.そこで,特徴ベクトル間の距離を計算しないことで,特定物体認識に必要なメモリの使用量を削減する枠組みを提案する.本手法の特徴は,ハッシュ表などなどと比べて空間効率の良いBloomier Filterを用いる点にある.また,平面および3次元特定物体の認識実験を通して,ハッシュ表を用いる手法と提案手法を比較し,有効性について検討する.
- 2009-06-11
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