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J-GLOBAL ID：201702267463499687   整理番号：17A0756035

SIFTの単純化とマッチングアルゴリズム改善の方法【Powered by NICT】

A Method of SIFT Simplifying and Matching Algorithm Improvement

著者 (3件)： Zhou Xinmin ,  Wang Kaiyuan ,  Fu Jian
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIICII  ページ： 73-77  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 回転,スケールズーミング,輝度変化に不変な特徴を引き抜くことができるので,スケール不変特徴変換(SIFT)は二次元画像における一般的なパターン認識法である。観点変化と雑音分布を受ける物体に安定性を示した。しかし,SIFT記述子の次元が高すぎると,その実行時間が長すぎる。この欠点を克服するために,階層的領域に基づく特徴記述子を生成し,異なる領域を異なって扱いする新しい方法を提案した。改良型SIFTアルゴリズムreclassificates記述子生成領域,円形領域を用いて元のアルゴリズムにおける矩形領域の代わりに2×二一の部分領域に分割した。特徴マッチング段階では,2×2扇形領域と1環状領域に異なるしきい値を設定すること,誤りを除去しながら可能な限り保持右マッチ点を達成した。いくつかの側面におけるSIFT(スケール不変特徴変換)アルゴリズムと比較して,実験結果は,ファジィ,光,回転,アフィン変換の条件では,改良されたSIFT(スケール不変特徴変換)アルゴリズムは,画像マッチング試験を達成でき,マッチング速度が有意に改善することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不変性 ,  アフィン変換 ,  *簡素化 ,  扇形 ,  パターン認識 ,  *マッチング ,  *アルゴリズム ,  曖昧さ ,  雑音 ,  *マッチングアルゴリズム ,  *改変
準シソーラス用語： 画像マッチング ,  特徴マッチング ,  特徴記述子 ,  実行時間 ,  二次元画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： SIFT ,  単純化 ,  マッチングアルゴリズム