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J-GLOBAL ID：201202261805555594   整理番号：12A0727893

TILT:変換不変低ランクテクスチャ

TILT: Transform Invariant Low-Rank Textures

著者 (5件)： ZHANG Zhengdong (Tsinghua Univ., Dep. of Computer Sci. and Technol., Beijing, CHN) ,  GANESH Arvind (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, Dep. of Electrical and Computer Engineering, Urbana, IL, USA) ,  LIANG Xiao (Tsinghua Univ., Inst. for Advanced Study, Beijing, CHN) ,  MA Yi (Univ. of Illinois at Urbana-Champaign, Dep. of Electrical and Computer Engineering, Urbana, IL, USA) ,  MA Yi (Microsoft Res. Asia, Visual Computing Group, Beijing, CHN)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 99  号： 1  ページ： 1-24  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,大きな劣化およびワーピングにも拘わらず2D画像中のユーザ指定ウィンドウから3Dシーンでの「低ランクテクスチャ」クラスを効率的に抽出する新しいツールを提案した。この低ランクテクスチャは画像中の幾何学的に意味のある構造をキャプチャし,その中には,エッジやコーナーのような従来型局所特徴だけでなく,都市環境や人手作成オブジェクトの中に不変的に含まれている規則的な対称的パターンの多数の種類が含まれている。これら低ランクテクスチャを見つけ出す提案アプローチにより,大量にあるスパース誤りにも拘わらず高次元低ランク行列のロバストな復元を可能にする凸最適化における最新のブレークスルーをレバレッジする。大きなアフィン変形または射影変形のある平面領域の場合には,提案手法では固有の低ランクテクスチャおよび未知の変換の両者と,従って,三次元における関連平面領域の幾何学および外見の両者も高精度に復元することが可能である。包括的な実験結果により,ここで提案した新しい技法は,対称パターン,建築物の正面,プリントテキスト,人間の顔のような近似的に低ランクである多数の規則的なそして規則的に近いパターンやオブジェクトに対して効果的に作動することを示した。Copyright 2012 Springer Science+Business Media, LLC Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *コンピュータビジョン ,  *テクスチャ処理 ,  画像分析 ,  ロバスト性 ,  行列 ,  アフィン変換 ,  数学的変換 ,  精度 ,  射影 ,  評価試験 ,  情報抽出
準シソーラス用語： ランク ,  ランク行列 ,  射影変換

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)： 不変 ,  テクスチャ