| 講演名 | 2011-07-25 Gabor Pyramid画像処理技術を利用したElastic Graph Dynamic Link Model(知的システム,一般) 佐藤 能臣, 栗谷 康隆, |
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| 抄録(和) | ガボールピラミッド画像処理技術を用い,Elastic Graph Matching (EGM)の技術改良を紹介する.技術改良において重要な点は,既存の技術との比較で,改良された技術から生み出される利点の可能性を考察することであり,本研究では,次に挙げられるEMGの問題を解消する:(1)ガボール特徴量抽出の計算処理コスト.(2)ガボール特徴量表現のメモリサイズ.ガボールピラミッドと同性格のピラミッド技術を利用したコンピュータビジョン技術との比較で,対応点探索に関する優位性を示唆する.また,ガボールピラミッドの低解像度画像で,EGMのエネルギー関数の局所ポテンシャルをなくす効果が期待され,同一性精度が高く,最適な位置検出を可能にすることが見込まれることも示唆する. |
| 抄録(英) | We present introduction about technical improvement of the Elastic Graph Matching (EGM) algorithm, using Gabor wavelet pyramid image. One of the most important points is to investigate how advantages of the improved EGM are brought about, in comparison with existing vision technology. In such investigation, we try to solve typical problems in the EGM as follows : (1) computational costs for Gabor feature extraction and (2) memory sizes of Gabor feature representations. We indicate higher potentials of the Gabor wavelet pyramid based EGM than those of the computer vision technique using another pramid image. One of the potentials is correspodence finding. We also imply that down-sampling images in the Gabor pyramid causes loss of local potentials of energy function in the EGM to effectively detect optimal positions on the image. |
| キーワード(和) | Gabor Pyramid / Elastic Graph Matching / 対応性問題 / 物体認識 |
| キーワード(英) | Gabor Pyramid / Elastic Graph Matching / Correspondence Problem / Object Recognition |
| 資料番号 | NC2011-23 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2011/7/18(から1日開催) |
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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（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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Gabor Pyramid画像処理技術を利用したElastic Graph Dynamic Link Model(知的システム,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Gabor Wavelet Pyramid-based Elastic Graph Dynamic Link Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Gabor Pyramid / Gabor Pyramid |
| キーワード(2)（和/英） | Elastic Graph Matching / Elastic Graph Matching |
| キーワード(3)（和/英） | 対応性問題 / Correspondence Problem |
| キーワード(4)（和/英） | 物体認識 / Object Recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 能臣 / Yasuomi D. Sato |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院生命体工学研究科:Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS), Johann Wolfgang Goethe University:理研BSI-トヨタ連携センター Department of Brain Science and Engineering, Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology:Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS), Johann Wolfgang Goethe University:RIKEN BSI-TOYOTA Collaboration Center |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 栗谷 康隆 / Yasutaka Kuriya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院生命体工学研究科 Department of Brain Science and Engineering, Graduate School of Life Science and Systems Engineering, Kyushu Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2011-07-25 |
| 資料番号 | NC2011-23 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 157 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |