生成型学習とLSHを用いた視点変化に強いオブジェクト認識(一般セッション,文字・文書の認識と理解)

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概要

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本研究では,平面オブジェクトを主な対象とし画像をキーとして,クエリ画像内における登録オブジェクトの存在・位置を判定するシステムを構築する.特に,画像処理を用いた場合に問題となる,撮影条件に対する頑健性と処理速度の向上を目指す.局所特徴量によるマッチングをベースとして,生成型学習によって視点変化に対する頑健性を特たせる.また,近似最近傍探索であるLSHによって探索の高速化を図る.登録オブジェクト500のデータセットにおいて,従来法では認識が困難な水平方向60°の視点変化に対し,処理時間304.8msで再現率65.0%,適合率97.5%という性能を実現した.
2011-03-03

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