| 講演名 | 2007-09-04 Gradientベースの特徴抽出 : SIFTとHOG(チュートリアル,顔・ジェスチャの認識・理解) 藤吉 弘亘, |
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| 抄録(和) | Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)は,特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである.検出した特徴点に対して,画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため,イメージモザイク等の画像のマッチングや物体認識・検出に用いられている.本稿では,SIFTのアルゴリズムについて概説し,具体例としてSIFTを用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する.また,SIFTと同様にgradientベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する. |
| 抄録(英) | Scale-Invariant Feature. Transform(SIFT) is an approach for detecting and extracting local feature descriptors that are reasonably invariant to changes in illumination, image noise, rotation, scaling, and small changes in viewpoint. Because the SIFT algorithm can describe characteristics of feature points that are invariant to scale and rotation changes, it has been used for image matching such as image mosaicing and generic object recognition. In this paper, we describe the SIFT algorithm and introduce applications that use it. We also describe another, algorithm called "Histograms of Oriented Gradients(HOG)" which is based on gradient feature extraction similar to,the SIFT algorithm. We also introduce an example of how HOG can be used for people detection. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | PRMU2007-82,HIP2007-91 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2007/8/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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） | Gradientベースの特徴抽出 : SIFTとHOG(チュートリアル,顔・ジェスチャの認識・理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Gradient-Based Feature Extraction : SIFT and HOG |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤吉 弘亘 / Hironobu Fujiyoshi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中部大学工学部情報工学科 Dept. of Computer Science, Chubu University |
| 発表年月日 | 2007-09-04 |
| 資料番号 | PRMU2007-82,HIP2007-91 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 206 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 14 |
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