| 講演名 | 2007-06-29 近似最近傍探索を用いた物体認識のための多段階化とその効果(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合) 野口 和人, 黄瀬 浩一, 岩村 雅一, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | SIFTなどの局所記述子の最近傍探索によって物体認識を行う場合には,一画像あたりの特徴ベクトルの数が膨大になるため,最近傍探索の効率が重要となる.本稿では,「認識に必要な最近傍探索の精度は画像によって異なる」という観点から処理を削減した効率的認識法を提案する.具体的には,近似最近傍探索に基づく識別器を多段階に縦列接続することにより,認識に用いる近似の程度を画像に応じて変更し,大幅な効率化を実現する.一万画像のデータベースを用いた実験の結果,処理時間を,多段階化を行わなかった場合の約1/5,ANNやLSHを近似最近傍探索の手法として用いた場合の約1/40に削減でき,例えば,認識率98%,処理時間1ms/queryを達成できることが分かった.また,12.2%のリジェクトを行うことによって,誤認識率を0.25%に抑えることもできた. |
| 抄録(英) | For object recognition based on nearest neighbor search of local descriptors such as SIFT, it is important to make the nearest neighbor search efficient to deal with a huge number of descriptors. In this report we propose a new method of efficient recognition based on the observation that the level of accuracy of nearest neighbor search for correct recognition depends on images to be recognized. The proposed method is characterized by the mechanism that multiple recognizers with approximate nearest neighbor search are cascaded in the order of the level of approximation so as to improve the efficiency by adaptively controlling the level to be applied depending on images. From experimental results for a database of 10,000 images, we have confirmed that the proposed method is capable of achieving a recognition rate of 98% in 1 ms / query, which is about 1/5 of the recognition time without the cascade, and 1/40 of the recognition time with conventional methods of approximate nearest neighbor search such as ANN and LSH. In addition, a recognition error rate of the proposed method has been suppressed to 0.25% by allowing a rejection rate of 12.2%. |
| キーワード(和) | 物体認識 / SIFT / PCA-SIFT / 近似最近傍探索 / 多段階化 / リジェクト |
| キーワード(英) | Object recognition / SIFT / PCA-SIFT / Approximate nearest neighbor search / Cascade / Reject |
| 資料番号 | DE2007-18,PRMU2007-44 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
|---|---|
| 開催期間 | 2007/6/21(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 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 | Data Engineering (DE) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 近似最近傍探索を用いた物体認識のための多段階化とその効果(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Cascading Approximate Nearest Neighbor Searchers and Its Effects on 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） | SIFT / SIFT |
| キーワード(3)（和/英） | PCA-SIFT / PCA-SIFT |
| キーワード(4)（和/英） | 近似最近傍探索 / Approximate nearest neighbor search |
| キーワード(5)（和/英） | 多段階化 / Cascade |
| キーワード(6)（和/英） | リジェクト / Reject |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 野口 和人 / Kazuto NOGUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪府立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 黄瀬 浩一 / Koichi KISE |
| 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） | 岩村 雅一 / Masakazu IWAMURA |
| 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 |
| 発表年月日 | 2007-06-29 |
| 資料番号 | DE2007-18,PRMU2007-44 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 114 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |