講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-03-14 10:45
カメラ付き携帯電話を入力デバイスとした大規模画像認識 ○野口和人・氏原慎弥・黄瀬浩一・岩村雅一(阪府大) PRMU2008-270 |
抄録 |
(和) |
カメラ付き携帯電話を入力デバイスとした画像認識では,撮影した画像のぶれやぼけが認識精度低下の原
因となる.そのため,ぶれやぼけに対処する手法が重要となる.本稿では,局所特徴量の近似最近傍探索による認識
手法に対して,原画像に様々がぶれやぼけを与えた画像を生成し学習する生成型学習を導入することによって対処す
る.生成型学習を導入するにあたって問題となるのは,学習データの増加にともなって最近傍探索に必要なメモリ量
と処理時間が増大することである.これは,特に大規模なデータベースを用いた場合に問題となる.提案手法では,
多段階化とスカラー量子化によってこれを解決する.1 万枚の画像データベースを用いた実験の結果,生成型学習を
用いない手法と比べて認識率が12.3%向上することがわかった. |
(英) |
For image recognition with a camera phone, defocus and motion-blur cause a serious decrease of the
image recognition rate. In this report, we employ generative learning, i.e., generating blurred images and learning
based on them, for a recognition method using approximate nearest neighbor search of local features. Major prob-
lems of generative learning are long processing time and a large amount of memory required for nearest neighbor
search. The problems become serious when we use a large-scale database. In the proposed method, they are sloved
by cascading recognizers and scalar quantization. From experimental results with 10,000 images, we have confirmed
that the proposed method improves the recogniton rate by 12.3% as compared to a method without generative
learning. |
キーワード |
(和) |
生成型学習 / 画像認識 / カメラ付き携帯電話 / 局所特徴量 / 多段階化 / スカラー量子化 / / |
(英) |
Generative learning / Image recognition / Camera phone / Local features / Cascade / Scalar quantization / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 484, PRMU2008-270, pp. 205-210, 2009年3月. |
資料番号 |
PRMU2008-270 |
発行日 |
2009-03-06 (PRMU) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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PRMU2008-270 |