文献

J-GLOBAL ID：201202231689081621   整理番号：12A0264661

合成型複雑手がかりヒストグラム:物体認識のための受容野に基づく画像ディスクリプタでの情報コンテンツの調査

Composed complex-cue histograms: An investigation of the information content in receptive field based image descriptors for object recognition

著者 (2件)： LINDE Oskar (School of Computer Sci. and Communication, KTH Royal Inst. of Technol., SE-100 44 Stockholm, SWE) ,  LINDEBERG Tony (School of Computer Sci. and Communication, KTH Royal Inst. of Technol., SE-100 44 Stockholm, SWE)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 116  号： 4  ページ： 538-560  発行年： 2012年04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,輝度情報,カラー敵対チャネルのいずれかあるいは両者に応用されたGauss微分または微分不変量による画像手がかりの組合せに基づいて,ヒストグラムに基づく物体認識のための異なるタイプの受容野に似た画像ディスクリプタの性能に関する包括的な調査の結果を提示した。合成型複雑手がかり画像ディスクリプタの豊富な集合を提示し,1)以前には未知であった視野からの以前に見られていたオブジェクトインスタンスの認識,2)ビジュアルカテゴリーの中への以前に未知であったオブジェクトを分類すること,の問題に関して評価した。同一クラス内の以前に用いられていたヒストグラム特徴と比較して大幅に優れている認識性能を備えた新しいヒストグラムディスクリプタが存在することを示した。さらに,異なるタイプの画像ディスクリプタは,オブジェクトインスタンス認識およびオブジェクトカテゴリー分類の比較問題に関して異なる相対的利点を持っている。二つの相互に非依存なデータセット上での包括的評価からこれらの結論が得られている。特定のオブジェクトインスタンスの認識タスクに対しては,空間および空間-有色微分の結合ヒストグラムが極めて識別性が高く,最大二次までの回転不変(輝度および空間-有色)微分不変量の意味でのいくつかの画像ディスクリプタにより,極めて高い認識率が得られた。カテゴリー分類に対しては,一次微分および二次微分の両者の中に主要情報が含まれており,そこでは,二次偏微分が最も識別的な手がかりを構成する。訓練や認識の前の主成分分析および分散正規化による次元縮小では,多くのケースにおいて,認識性能または分類性能の大幅な向上が得られた。局所スケール空間特徴の極性を明らかにし,照明変動に対して特にロバスト性が高いと期待できるような二値ヒストグラムを用いれば,驚くほど高い認識率さえも実現可能である。従来用いられて来た低次元ヒストグラムと比較して,高次元の合成型複雑手がかりヒストグラムの利用により,複数手がかりの共変が明らかにされ,新しい視野からの以前から見られていたオブジェクトの認識問題と,ビジュアルカテゴリーに向けての以前には未知であったオブジェクトの分類問題に関して,よりずっと優れた認識性能が得られるということが本研究からの全体的結論である。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  *画像分析 ,  微分 ,  手がかり ,  画像 ,  自動分類 ,  ヒストグラム ,  輝度 ,  回転不変性 ,  比率 ,  ロバスト性 ,  パターン分類
準シソーラス用語： Gauss微分 ,  画像手がかり ,  認識率

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 (7件)： 手がかり ,  ヒストグラム ,  物体認識 ,  受容野 ,  ディスクリプタ ,  情報コンテンツ ,  調査