| 講演名 | 2006-09-08 特徴ベクトルの近傍探索と物体認識の効率に関する実験的検討(テーマ関連セッション,事例ベースメディア解析) 野口 和人, 中居 友弘, 黄瀬 浩一, 岩村 雅一, |
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| 抄録(和) | 画像の局所記述子としてSIFTやPCA-SIFTを用いる物体認識では,一画像あたりの特徴ベクトルの数が膨大となるため,特徴ベクトルの照合速度が全体の効率を左右する.特徴ベクトルの照合は,最近傍探索の枠組みで捉えられるため,最近傍探索の高速化が中心的課題となる.本稿では,「物体認識のためには,正しく照合される特徴ベクトルの数が,誤って他の物体に照合される数を上回ればよい」という観点から,近似最近傍探索における距離計算の回数を大幅に削減する2つの手法を提案する.一つは,多くの距離計算が避けられない特徴ベクトルを削除する方法である.もう一つは,全く距離計算を行わない手法である.1万画像のデータベース,2,000画像の検索質問を用いた実験から,ANNを用いる手法と比べて同じ認識率を実現するために必要な処理時間を1/2から1/3に削減でき,例えば認識率98%,処理時間8.3ms/queryを達成できることが分かった. |
| 抄録(英) | Efficiency of object recognition methods using local descriptors such as SIFT and PCA-SIFT depends largely on the speed of matching between feature vectors since images are described by a large number of feature vectors. Because the matching is considered to be "nearest neighbor (NN) search" of feature vectors, the problem is paraphrased by "how to make the NN search efficient". For the object recognition, it is required that the number of incorrect matching does not exceed that of correct matching. In other words, a certain number of incorrect matching is acceptable. This observation allows us to make NN search more efficient using approximate NN search with reduced distance calculation. For this purpose, we propose two methods: one is to eliminate feature vectors that require a number of distance calculations. The other is to use no distance calculation. From experimental results with 10,000 database images and 2,000 query images, it is shown that the proposed method is two to three times efficient as compared to a method using ANN and can achieve, recognition rate of 98% with 8.3 ms/query. |
| キーワード(和) | 物体認識 / 近似近傍探索 / PCA-SIFT / ANN / LSH / ハッシュ |
| キーワード(英) | Object recognition / Approxiate nearest neighbor search / PCA-SIFT / ANN / LSH / Hash |
| 資料番号 | PRMU2006-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2006/9/1(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特徴ベクトルの近傍探索と物体認識の効率に関する実験的検討(テーマ関連セッション,事例ベースメディア解析) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experimental Investigation of Relation Between Near Neighbor Search Methods for Feature Vectors and Efficiency of Object Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体認識 / Object recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 近似近傍探索 / Approxiate nearest neighbor search |
| キーワード(3)（和/英） | PCA-SIFT / PCA-SIFT |
| キーワード(4)（和/英） | ANN / ANN |
| キーワード(5)（和/英） | LSH / LSH |
| キーワード(6)（和/英） | ハッシュ / Hash |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 野口 和人 / Kazuto NOGUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪府立大学工学部 College of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中居 友弘 / Tomohiro NAKAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪府立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 黄瀬 浩一 / Koichi KISE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪府立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 岩村 雅一 / Masakazu IWAMURA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪府立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 発表年月日 | 2006-09-08 |
| 資料番号 | PRMU2006-68 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 229 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |