特定物体認識におけるBloomier Filterを用いたメモリ削減法とその実験的評価(パターン認識応用,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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局所特徴量を表す特徴ベクトルを用いた特定物体認識において,メモリ使用量を削減することは,重要な課題の一つである.メモリ使用量を削減する一般的な手法として, "bag of features" モデルに基づくものがある.この手法では,クラスタリングにより複数の特徴ベクトルをある代表ベクトルにまとめることでメモリ使用量を削減している.しかし,得られる代表ベクトルの識別性が低下するため,高い認識率が得られないという問題がある.この問題を解決する一つの方法は,特徴ベクトルを代表ベクトルに置き換えずにそのまま保持して認識処理に用いることである.この際,異なるメモリ削減の方法が必須となる.本論文では,特徴ベクトルの照合に距離計算ではなく, Bloomier filterを用いることでメモリ使用量を削減する手法を提案する.55個の3次元特定物体を用いた実験より, "bag of features" モデルに基づく手法と比較し,同じ認識率を得るために必要なメモリ使用量を1/3に削減することができた.また,1万個の平面物体を用いた実験でも同様に,メモリ使用量を1/7に削減することができた.
- 2010-08-01
著者
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