ワイルドカードを用いたRandom Fernsによるノイズに頑健な特徴表現(ポスター講演,ポスターショートオーラル,時系列パターン認識)
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概要
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本研究では,ワイルドカードを用いたRandom Fernsによるノイズに頑健な特徴表現を提案する.従来の学習ベースのキーポイント分類による特定物体認識手法は,予め多様な見えの画像を学習することで見えの変化に頑健な認識が可能である.その中でもRandom Fernsは決定木の分岐を"0"と"1"のバイナリで表現することで,高精度かつ高速なキーポイント分類を実現している.しかし,Random Fernsのバイナリを利用した特徴表現は,画像ノイズの影響でビット反転が起こると精度の低下を招くことがある.そこで,本研究では,Random Fernsのバイナリに"0"と"1"を許容するワイルドカード("*")を導入し,画像ノイズによるビット反転を抑制する.これにより,ノイズに頑健な特徴表現が可能となる.評価実験より,"*"を用いたRandom Fernsは画像ノイズによる認識精度の低下を低減し,通常のRandom Fernsと比較して高精度な認識を実現した.
- 2012-02-02
著者
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