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J-GLOBAL ID：201102268747781268   整理番号：11A1271905

新たなローカル不変量特徴検出表現アルゴリズム

A Novel Local Invariant Feature Detection and Description Algorithm

著者 (2件)： Yang Heng (School of Computer Sci. and Engineering, Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an) ,  Wang Qing (School of Computer Sci. and Engineering, Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an)
資料名： Jisuanji Xuebao  (Jisuanji Xuebao)
巻： 33  号： 5  ページ： 935-944  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2531A  ISSN： 0254-4164  CODEN： JIXUDT  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： ローカル不変量特徴を,コンピュータビジョンで多くのアプリケーションに適用することに成功した。本論文は,新たなローカル特徴検出表現アルゴリズムを提案した。この特徴は画像回転変化,スケール変化,および照明変化に対して不変量であり,弱いアフィン変換に対してさえも不変量にできた。一般的に,ローカル特徴抽出プロセスは,特徴検出段階と特徴表現段階の2つの重要段階に分けることができる。検出段階において,第一に,ハリス隅角部をあらゆるスケールレベル画像の中で検出した。第二に,ローカルスケール空間極値をマルチスケールハリス隅角部上で中心ローカライズした窓の中で検索した。最後に,支配的方向を各々のキーポイント用に計算した。提案した特徴検出アルゴリズムは良好な反復性能を持っていた。表現段階において,新たなローカルディスクリプタを勾配距離と方向ヒストグラム(GDOH)に基づいて作成した。GDOHは,良好なマッチング性能だけでなく,低次元性も持ち,それによってはるかに速い特徴マッチング速度をもたらした。広範囲な実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性と効率性を実証したData from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *不変量 ,  表現 ,  コンピュータビジョン ,  応用プログラム ,  規模 ,  指数 ,  度 ,  統制索引語 ,  空間 ,  ヒストグラム
準シソーラス用語： アプリケーション ,  マルチスケール ,  ディスクリプタ ,  スケール空間

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不変量 ,  特徴検出 ,  表現 ,  アルゴリズム