抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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画像は常に点曖昧性,局所記述子は弁別を引き起こす反復パターン含んでいた。世界状況(GC)とスケール不変特徴変換(SIFT)を組み合わせた記述子を用いて,問題を解く広くすることである。しかし,視点の変化が大きい場合にこの記述子は無効である。本論文では,画像反復パターンを含むに対するアフィン不変マッチング法を提案した。反復パターンに基づいた同様の最大安定極値領域(MSERs)が検出された。類似MSERのアフィンマトリックスを計算し,画像は,視点の変化を減少させるアフィンマトリックスにより変換した。変換画像におけるキーポイントは改善されたGCとSIFT(スケール不変特徴変換)を組み合わせた記述子によるdescriptedである。GCは原理曲率値の代わりに差分曲率を用いて改善された。実験はSIFT+GC無効であるが,提案した方法は,視点の大きな変動のある画像に対して有効であることを示した。提案した方法はまた,ASIFT+GCよりも高精度であったが,時間コストはASIFT+GCの半分以下である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
