文献

J-GLOBAL ID：201702280978058726   整理番号：17A0349923

二値化のSIFT特徴記述子と画像モザイク最適化【JST・京大機械翻訳】

Binary quantized SIFT feature descriptors for optimized image stitching

著者 (2件)： Li Qian (College of Computer and Information Security, Guilin University of Electronic Technology) ,  Jiang Zetao (College of Computer and Information Security, Guilin University of Electronic Technology)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 21  号： 12  ページ： 1593-1601  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： SIFTに基づくバイナリ画像の局所的特徴記述子を提案した。方法:まず第一に,従来のSIFTの特徴空間と特徴ベクトルの分布を理論と実験で分析し,それに基づき,バイナリ特徴記述子の優位性を結合してSIFTを改良した。従来のバイナリ特徴記述子と異なり,本アルゴリズムは,従来のSIFT特徴ベクトルの各次元における成分をランク付けした後に,特徴ベクトルの中央値を量子化閾値として用いて,高次元のSIFT特徴ベクトルをビットベクトルに変換して,バイナリ特徴記述子を得た。ユークリッド距離の代わりに計算したHAMMING距離を用いて,マッチング効率を向上させるために,ユークリッド距離の代わりにユークリッド距離を測定した。次に,マッチング段階において,二成分特徴記述子を2つの部分に分割して,それらのマッチングを実行して,マッチングの時間を減少させるために,最初のマッチングによって,マッチング点を除去することを目的とした。最後に,提案した量子化アルゴリズムの識別可能性とロバスト性を検証した。結果:提案した量子化アルゴリズムはSIFTの強いロバスト性と識別性を維持する同時に、低記憶、高マッチング効率の要求を達成し、SIFTアルゴリズムの計算複雑度が高く、バイナリ記述子のロバスト性と識別性が悪い問題を解決した。また,マッチング段階では77.5%の無効マッチング特徴点を平均的に除去し,RANSAC(RANDOM SAMPLE CONSENSUS)の反復回数を削減した.結論:提案した量子化アルゴリズムは高速マッチングと高速画像モザイクに応用でき、マッチングと連結効率を向上させることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二値画像 ,  ロバスト性 ,  高速度 ,  高次元 ,  計算量 ,  *最適化 ,  *統制索引語 ,  マッチング
準シソーラス用語： 特徴点 ,  Euclid距離 ,  バイナリー ,  特徴ベクトル ,  特徴空間 ,  *特徴記述子 ,  *二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SIFT (scale invariant feature transform) ,  binary feature descriptors ,  robustness ,  discriminative power ,  fast image stitching

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 (5件)： 二値化 ,  SIFT特徴 ,  記述子 ,  画像モザイク ,  最適化