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論文の言語 日本語
著者 本道 貴行,黄瀬 浩一
論文名 特定物体認識のためのデータベース容量削減法の検討〜局所特徴量の量子化と取捨選択〜
論文誌名 電子情報通信学会技術研究報告
発表番号 PRMU2008-265
査読の有無
年月 2009年3月
要約 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) などの局所特徴量を用いて,大規模特定物体認識を行う場合には,データベースに保持しておく局所特徴量(特徴ベクトル)の数が増大する.そのため,メモリ容量の削減が課題 となる.本稿では,局所特徴量のベクトル量子化の手法と,取捨選択の方法によって,メモリ容量の削減を試みる.実験の結果,ベクトル量子化では,好ましい結果は得られなかった.一方,局所特徴量の取捨選択では,スケール耐性を犠牲にすることにはなるものの,入力画像のスケールがおおよそ決まっていれば,無削減のデータベースの1/10程 度にしても,認識率はほとんど変化しないことが分かった.
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