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J-GLOBAL ID：200902258796148704   整理番号：08A0479954

高速化ロバスト特徴(SURF)

Speeded-Up Robust Features (SURF)

著者 (5件)： BAY Herbert (ETH Zurich, BIWI, Sternwartstrasse 7, CH-8092 Zurich, CHE) ,  ESS Andreas (ETH Zurich, BIWI, Sternwartstrasse 7, CH-8092 Zurich, CHE) ,  TUYTELAARS Tinne (K.U. Leuven, ESAT-PSI, Kasteelpark Arenberg 10, B-3001 Leuven, BEL) ,  VAN GOOL Luc (ETH Zurich, BIWI, Sternwartstrasse 7, CH-8092 Zurich, CHE) ,  VAN GOOL Luc (K.U. Leuven, ESAT-PSI, Kasteelpark Arenberg 10, B-3001 Leuven, BEL)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 110  号： 3  ページ： 346-359  発行年： 2008年06月 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,SURF(高速化ロバスト特徴)と命名された新しいスケール不変で回転不変な検出器およびディスクリプタを提案した。SURFでは反復性,識別性,ロバスト性の観点から以前に提案されている方式を近似するかまたは性能的に勝るかのいずれかであるが,ずっと高速に計算および比較が可能である。これは,画像畳込みのための積分画像に依存することにより実現されている。すなわち,主導的な既存の検出器およびディスクリプタ(さらに詳しくいえば,検出器のためにHess行列ベース測度と分散ベースディスクリプタの利用による)の利点用に構築されており,さらに,基本に対してこれら手法を単純化することに依っている。これにより,新しい検出ステップ,記述ステップ,マッチングステップの組合せが得られた。本論文では,検出器とディスクリプタの詳細な記述を取込み,次に,最も重要なパラメータの効果について調べた。2種類の挑戦的ではあるが関連した目標,すなわち,画像レジストレーションの特殊ケースとしてのカメラキャリブレーションと物体認識,に対するSURFのアプリケーションを用いてこの論文を終結させた。ここでの実験によりコンピュータビジョンにおける広範囲のトピックスにおいてSURFが有用であることを確認した。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 画像処理システム ,  *特徴抽出 ,  畳込み ,  *画像処理 ,  行列 ,  統制索引語 ,  パラメタリゼーション ,  レジストレーション【画像】 ,  キャリブレーション ,  物体認識 ,  ロバスト性 ,  高速化
準シソーラス用語： Hess行列 ,  ディスクリプタ ,  *画像畳込み

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 高速化 ,  ロバスト