| 講演名 | 2014-10-09 対応点集合類似度学習を用いた剛体・非剛体物体検出(一般セッション,ビッグデータ利用とエンタテイメントを支えるパターン認識・メディア理解) 金崎 朝子, /, 原田 達也, |
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| 抄録(和) | 入力三次元点群と検出対象物体の三次元点群との対応点を求め,類似度行列の二次割当問題を解いて誤対応点除去された対応点集合に対して,その正当性を評価する対応点集合類似度を導入し,パラメータを学習する手法を提案した.提案手法は,対応点集合類似度が,正解の対応点集合は高く,不正解の対応点集合は低くなるよう,二組の対応点ペアに対する重みを学習する.剛体物体検出実験および非剛体物体検出実験において,提案手法の有効性を確かめた. |
| 抄録(英) | We propose an optimization method for estimating parameters in graph-theoretical formulations of the matching problem for object detection. Unlike several methods which optimize parameters for graph matching in a way to promote correct correspondences and to restrict wrong ones, our approach aims at improving performance in the more general task of object detection. In our formulation, similarity functions are adjusted so as to increase the overall similarity among a reference model and the observed target, and at the same time reduce the similarity among reference and "non-target" objects. We evaluate the proposed method in two challenging scenarios, demonstrating substantial improvements in both settings. |
| キーワード(和) | 特徴点マッチング / グラフマッチング / 最適化 / 勾配法 / 三次元形状 |
| キーワード(英) | keypoint matching / graph matching / optimization / gradient descent method / 3D shape |
| 資料番号 | PRMU2014-56 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2014/10/2(から1日開催) |
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| 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） | 対応点集合類似度学習を用いた剛体・非剛体物体検出(一般セッション,ビッグデータ利用とエンタテイメントを支えるパターン認識・メディア理解) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Similarities for Rigid and Non-Rigid Object Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特徴点マッチング / keypoint matching |
| キーワード(2)（和/英） | グラフマッチング / graph matching |
| キーワード(3)（和/英） | 最適化 / optimization |
| キーワード(4)（和/英） | 勾配法 / gradient descent method |
| キーワード(5)（和/英） | 三次元形状 / 3D shape |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 金崎 朝子 / Asako KANEZAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | / / Emanuele RODOLA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | / Computer Vision Group, TU Munich |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 原田 達也 / Daniel CREMERS |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 Computer Vision Group, TU Munich |
| 発表年月日 | 2014-10-09 |
| 資料番号 | PRMU2014-56 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 230 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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