特許
J-GLOBAL ID：201103084150683419
学習装置、学習方法、認識装置、認識方法、およびプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (2件)：
稲本 義雄
, 西川 孝
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2010-088462
公開番号（公開出願番号）：特開2011-221689
出願日： 2010年04月07日
公開日（公表日）： 2011年11月04日
要約：
【課題】局所特徴量を用いた物体認識をLSHによって行う場合の認識精度を向上させることができるようにする。【解決手段】モデル画像から抽出されたモデル特徴点の特徴量を表すモデル特徴量ベクトルに対してハッシュ関数が適用され、モデル特徴量ベクトルが量子化される。量子化は、モデル特徴量ベクトルとハッシュ関数ベクトルの内積値が閾値と比較され、1と0の二値のうちの一方の値に量子化するようにして行われる。また、特徴量空間上でハッシュ関数ベクトルに設定されている量子化誤差マージンの範囲内にある場合、二値のうちの他方の値も量子化値として設定される。そのモデル特徴量ベクトルを有するモデル特徴点は、モデル特徴量ベクトルの量子化値に基づいて、複数のクラスタに属するようにクラスタリングされる。本発明は、局所特徴量を用いた物体認識を行う装置に適用することができる。【選択図】図3
請求項（抜粋）：
入力されたモデルデータの特徴点であるモデル特徴点を決定し、前記モデル特徴点の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記モデル特徴点の特徴量を表すモデル特徴量ベクトルと、前記モデル特徴量ベクトルと次元数が同じベクトルであるLSHのハッシュ関数ベクトルとの内積値が閾値以上であるか否かに応じて、前記モデル特徴量ベクトルを1と0の二値のうちの一方の値に量子化し、前記モデル特徴量ベクトルが、特徴量空間において前記ハッシュ関数ベクトルに設定されたマージンの範囲内にある場合、1と0の二値のうちの他方の値を、前記モデル特徴量ベクトルの量子化後の値として設定する量子化手段と、
前記モデル特徴点を、それぞれの前記ハッシュ関数ベクトルを用いて得られた前記モデル特徴量ベクトルの量子化後の値の組み合わせにより識別されるクラスタに属する特徴点としてクラスタリングするクラスタリング手段と
を備える学習装置。
IPC (1件)：
FI (1件)：
Fターム (11件)：
5L096AA06
, 5L096CA02
, 5L096CA04
, 5L096EA14
, 5L096EA16
, 5L096FA06
, 5L096GA51
, 5L096JA03
, 5L096JA11
, 5L096KA04
, 5L096MA07
