奥行き情報を用いたSIFT特徴量の高ロバスト化に関する一検討
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概要
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物体認識の基盤技術として広く利用されている SIFT 特徴量は,スケール変化や回転変化に頑強な特徴量記述を目指したアルゴリズムであり,理論上は非常に高精度な画像マッチングの実現が可能である.しかし実際には,カメラと物体間の距離がわずか数メートル離れるだけでキーポイント数が激減し,その結果マッチング精度が著しく劣化するという脆弱性を持っている.従って,例えば車載カメラにおける自動運転等のアプリケーションを想定した場合には精度が不十分である.この問題を解決するため,本稿では "Distance-free" という概念を導入した新しい画像マッチング手法を提案する.
- 2011-07-07
著者
-
青木 輝勝
東北大学大学院情報科学研究科
-
青木 輝勝
東北大 電通研
-
青木 輝勝
東京大学先端科学技術研究センター
-
青木 輝勝
東北大学工学部:東北大学電気通信研究所
-
青木 輝勝
東北大学大学院情報科学研究科|東北大学未来科学技術共同研究センター
-
後藤 慎一
東北大学大学院情報科学研究科|東北大学未来科学技術共同研究センター
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