対数極座標変換を用いたハードウェアフレンドリーな物体認識アルゴリズム

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概要

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物体認識にはSIFT に代表される局所特徴点を用いたアルゴリズムが広く用いられているが、これらのア<br />ルゴリズムには、以下に述べる二つの問題点がある。一つは、計算コストが極めて高いことであり、これは特にオリ<br />エンテーションの算出過程において生じるものである。もう一つは、アフィン変換による認識率の低下である。本論<br />文で提案するアルゴリズムは、対数極座標変換を用いることによりこれらの問題の解決を目指したものであり、特に<br />VLSI ハードウェアへの実装が簡単であるという特徴を持つ。既存のアルゴリズムとは異なり、座標変換過程を必要と<br />するが、この変換によって、その後のオリエンテーションの算出、特徴量抽出の過程における計算量を大幅に減らす<br />ことが可能となり、さらにアフィン変換に対する優れた頑強性を得ることができる。シミュレーションにより認識率<br />の向上を確認し、ハードウェア実装による評価実験を行い、提案手法の有用性を実証した。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2012-12-10

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