文献の詳細

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	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．

• 注記
  2009-CVIM-166 (26)
• 次のファイルが利用可能です．
1. paper.pdf (3.4MB)
• BibTeX用エントリー

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    author =	{本道 貴行 and 黄瀬 浩一},
    title =	{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〜},
    booktitle =	{電子情報通信学会技術研究報告},
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