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J-GLOBAL ID：201302269963615764   整理番号：13A1291071

局所特徴の部分空間を用いた画像の特徴表現と部分空間の量子化によるその符号化

著者 (1件)： 高橋隆史 (龍谷大 理工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J96-D  号： 8  ページ： 1701-1710  発行年： 2013年08月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 特定物体認識のための画像特徴の表現法として,局所特徴のベクトル量子化残差の部分空間を用いる手法を提案する。量子化残差の分布を考慮した手法としては,量子化残差の和を用いるVLADがよく知られているが,本手法では,残差の部分空間を少数の基底ベクトルによって表現する。ベンチマーク画像を用いた評価実験を行ったところ,VLADを超える認識精度が得られた。また,このようにして得られる残差の部分空間をクラスタリングする手法も示す。二つの手法を組み合わせることで,データベースに保持する画像特徴を量子化・符号化することができる。実験の結果,1画像当りの特徴量を数十バイトに圧縮しても十分な認識精度が得られることが分かった。(著者抄録)

シソーラス用語： *物体認識 ,  部分空間法 ,  *ベクトル量子化 ,  *画像特性 ,  局所性 ,  画像符号化 ,  残差 ,  局所特徴
準シソーラス用語： *画像特徴

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (27件)：

• D.G. Lowe, “Distinctive image features from scale-invariant key points,“ Int. J. Comput. Vis., vol.60, no.2, pp.91-110, 2004.
• A. Andoni and P. Indyk, “Near-optimal hashing algorithms for approximate nearest neighbor in high dimensions,“ Commun. ACM, vol.51, no.1, pp.117-122, 2008.
• Y. Weiss, A. Torralba, and R. Fergus, “Spectral hashing,“ Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), pp.1753-1760, 2008.
• J. Sivic and A. Zisserman, “Video Google: A text retrieval approach to object mathing in videos,“ Proc. ICCV '03, vol.2, pp.1470-1477, 2003.
• H. Jegou, M. Douze, C. Schmid, and P. Perez, “Aggregating local descriptors into a compact image representation,“ Proc. IEEE CVPR, June 2010.

タイトルに関連する用語 (5件)： 局所特徴 ,  部分空間 ,  特徴表現 ,  量子化 ,  符号化