多重領域ヒストグラムを用いた高速なウィンドウサーチ(物体認識,文字・文書,医用画像,第14回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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ヒストグラムを用いるウィンドウサーチは,物体検出やトラッキング等に用いられる.対象物体の画像を複数領域に分割し,各領域から抽出したヒストグラムで構成される多重領域ヒストグラムは,構造情報を含むことで複雑な対象の探索や正確な位置の検出に有効である.また類似尺度として,正規化相関はL1/L2ノルムより各種変動にロバストであることが期待できる.しかし,両手法には計算コストが高いという問題がある.本論文では,両手法を用いたウィンドウサーチにおける高速化のため,Multilevel successive elimination algorithm(MSEA)をベースに,それを正規化相関向けにIntegral partial sum histogram(IPSH)及び初期しきい値推定で拡張した手法を提案する.MSEAは,複数レベルの多重領域処理から得られる複数の限界値を用い,効率的に検索位置の正解候補可否を評価する.IPSHは,任意位置の任意数の領域からのヒストグラム抽出及び正規化相関算出を高速化する.初期しきい値推定は,事前により厳しいしきい値を獲得することで,サーチ時のより効率的なスキップ可否判定を可能とする.評価実験により,提案手法が従来手法より大幅な高速化が実現できることを確認した.
- 2012-08-01
著者
-
柏野 邦夫
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
柏野 邦夫
日本電信電話(株)基礎研究所 情報科学研究部
-
森 稔
東京女子医科大学ireiims:nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
柏野 邦夫
Ntt コミュニケーション科学基礎研
-
森 稔
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
柏野 邦夫
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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