| 講演名 | 2013-01-23 Diverse Densityに基づく画像データ検索用キーポイント抽出法について(一般セッション,実時間処理実空間センシングと環境理解) 湯浅 圭太, 和田 俊和, 大池 洋史, 坂田 淳, |
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| 抄録(和) | 我々は, SIFTやSURFなとの画像の局所特徴量を用いた画像検索システムをFPGA上に構築するためのプロトタイプを設計している.この設計てはBag of Features(BoF)などのコードブックを用いた特徴記述を行うことは煩雑であるため,局所特徴量そのものを用いた画像検索を行う.この際,一枚の画像を特徴付けるキーポイントか満たすへき条件としては, 1)他の画像には含まれない弁別性の高い局所特徴量を持つこと, 2)画像の回転やスケール変化等の変換を受けても検出されやすいこと,という2つが重要である.これらの条件を満足する少数のキーポイントを用いて登録する画像を記述しておけば,省メモリかつ高速で,しかもロバストな画像検索が行えるはずである.このようなキーポイントを抽出するためにDiverse Densityを用いたキーポイントの絞込み法を提案する.実験では, 1枚の画像を10個のキーポイントで記述するものとし,ランダムに選んだキーポイントよりも,提案手法で選んだ10点のほうが圧倒的に安定な検索が行えることを確認した. |
| 抄録(英) | We are planning to construct an image retrieval system using FPGA. For designing this system, we developed a prototype system, which retrieves the image having maximum number of matched local image features with a query image. The reason why we don't use Bag of Features (BoF) is that codebook referencing may consume considerable time and computational resources on FPGA. For this purpose, the local features describing a stored image should satisfy the following conditions : 1) they should have strong discrimination power from other images, 2) they should be robust agamst observation distortions including rotation, scaling, and so on. In order to maximize the number of stored images, the number of local features describing a stored image should be minimized For selecting such "good local features" from all local features, we propose a method based on Diverse Density. In the experiment, we confine the number of local features describing a single image to 10, and our method outperforms other local feature selection methods. |
| キーワード(和) | 画像検索 / 局所特徴選択 / Diverse Density / 弁別性能 / 耐劣化性能 |
| キーワード(英) | imageretrieval / local feature selection / Diverse Density / discrimination power / robustness against distortions |
| 資料番号 | PRMU2012-91,MVE2012-56 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2013/1/16(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） | |
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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 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Diverse Densityに基づく画像データ検索用キーポイント抽出法について(一般セッション,実時間処理実空間センシングと環境理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Keypoint Selection based on Diverse Density for Image Retrieval |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像検索 / imageretrieval |
| キーワード(2)（和/英） | 局所特徴選択 / local feature selection |
| キーワード(3)（和/英） | Diverse Density / Diverse Density |
| キーワード(4)（和/英） | 弁別性能 / discrimination power |
| キーワード(5)（和/英） | 耐劣化性能 / robustness against distortions |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 湯浅 圭太 / Keita YUASA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部 Faculty of Engineering, Wakayama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 和田 俊和 / Toshikazu WADA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部 Faculty of Engineering, Wakayama University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大池 洋史 / Hiroshi OIKE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部 Faculty of Engineering, Wakayama University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 坂田 淳 / Jun SAKATA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 和歌山大学システム工学部 Faculty of Engineering, Wakayama University |
| 発表年月日 | 2013-01-23 |
| 資料番号 | PRMU2012-91,MVE2012-56 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 386 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |