奥行き情報を用いたSIFT特徴量の高ロバスト化に関する一検討  [in Japanese] A study on high-robust SIFT features using depth information  [in Japanese]

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Abstract

物体認識の基盤技術として広く利用されているSIFT特徴量は,スケール変化や回転変化に頑強な特徴量記述を目指したアルゴリズムであり,理論上は非常に高精度な画像マッチングの実現が可能である.しかし実際には,カメラと物体間の距離がわずか数メートル離れるだけでキーポイント数が激減し,その結果マッチング精度が著しく劣化するという脆弱性を持っている.従って,例えば車載カメラにおける自動運転等のアプリケーションを想定した場合には精度が不十分である.この問題を解決するため,本稿では"Distance-free"という概念を導入した新しい画像マッチング手法を提案する.

"SIFT features," which is widely used as a fundamental technique of object recognition, is the algorithm which can describe image features invariant to image scale and rotation, and can provide high-robust matching between images in theory. In practice, however, SIFT has a weakness that its accuracy of matching falls down significantly when the distance between a camera and a object is changing only a few meters. For example, its performance is insufficient to apply for automatic driving using vehicle cameras. To resolve this problem, we propose a new image matching method using a concept of "Distance-free" in this paper.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 111(133), 31-36, 2011-07-07

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  6

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110008800210
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA1154676X
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    11200472
  • 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.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS 
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