Japanese / English

文献の詳細

論文の言語 日本語
著者 黄瀬 浩一,岩村 雅一
論文名 物体認識における照合の高速化
論文誌名 画像ラボ
ページ pp.65-71
査読の有無
年月 2009年1月
要約 局所特徴量と呼ばれる特徴量を用いた物体認識では,他の特徴量と比べて高精度な認識が可能となる反面,画像から抽出される特徴量の数が膨大となるため,計算量が大きいという問題点を持つ.特に,局所特徴量を照合する処理において負荷が大きくなるため,その高速化が不可欠となる.本稿では,照合処理を特徴ベクトルの最近傍探索として捉え,近似を導入した近似最近傍探索によって,この問題が解決可能であることを示す.具体的には,以下の点について述べる.まず,物体認識のタスクを一般物体認識と特定物体認識の2種類に分類した後,双方において照合の高速化が重要であることを述べる.次に,高速化の手法として近似最近傍探索を取り上げ,具体的なアルゴリズムとしてANN(Approximate Nearest Neighbor)とLSH (Locality Sensitive Hashing)を紹介する.また,ANNによって実現した特定物体認識システムが,未知の画像と10万画像の照合を100ミリ秒程度で実行できることを示す.
一覧に戻る