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J-GLOBAL ID：201602232487345621   整理番号：16A0617590

スケール空間の多項式回帰を介した効率的なキーポイント検出と記述【Powered by NICT】

Efficient keypoint detection and description via polynomial regression of scale space

著者 (3件)： Okutani Ryo (Waseda University, Graduate School of Information, Production and Systems, Japan) ,  Sugimoto Kenjiro (Waseda University, Graduate School of Information, Production and Systems, Japan) ,  Kamata Sei-ichiro (Waseda University, Graduate School of Information, Production and Systems, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICASSP  ページ： 1357-1361  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近似連続スケール空間を用いたキーポイントの検出および記述は,よりロバストな特徴マッチングを達成するための典型的な離散スケール空間よりもより効率的な技術である。しかし,この最新の方法は,約再構成,または減圧,スケール空間中の任意の点での値に大きな計算量を必要とする。特に,Mは近似次数であるがO(M2)計算複雑性を持つ。本論文では,精度を失うことなくO(M)複雑性を持つ減圧術を提供する効率的なスケール空間手法を提示した。提案した方法は,解決すべき変数より少ないを有するという事実の結果として,最小二乗解は正規方程式によって得ることができる。これはKarhunen-Loeve展開と一般化された固有値問題を用いた既存の方法よりも解決が容易である。実験は,提案方法が理論的解析から予想されるように性能を発揮することを明らかにした。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多項式 ,  再構成 ,  近似法 ,  *計算量 ,  最小二乗法 ,  ロバスト性 ,  固有値問題 ,  複雑性 ,  次数 ,  *スケール空間
準シソーラス用語： 特徴マッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： スケール空間 ,  多項式 ,  記述