参照特徴ベクトルの増加による低品質画像の高速・高精度認識  [in Japanese] Robust and Efficient Recognition of Low Quality Images by Increasing Reference Feature Vectors  [in Japanese]

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Abstract

局所特徴量の照合による特定物体認識を考える.一般に,生成型学習を用いて,索引付けのための局所特徴量(参照特徴ベクトル)の数を増やせば,それだけ認識率が向上する.本論文では,認識率の向上だけではなく,処理時間も短縮可能であることを示す.参照特徴ベクトルの数が増えると処理時間が短縮される,という逆説的な効果は,認識器の多段階化による認識処理の早期終了によって得られる.これは,生成型学習によって照合に必要な探索空間を制限できるという効果による.1万平面物体を用いた認識実験の結果,6.6倍の参照特徴ベクトルを用いることで,処理時間を2/3,認識率を12.2%改善できること,並びに26億個の参照特徴ベクトルを用いて索引付けされた100万平面物体を,59ms/query,90%の認識率で認識可能であることを示す.

Journal

  • The IEICE transactions on information and systems

    The IEICE transactions on information and systems 93(8), 1353-1363, 2010-08-01

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  11

Cited by:  4

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007681668
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA12099634
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    18804535
  • NDL Article ID
    10798423
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-779
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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