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J-GLOBAL ID：201702287786442597   整理番号：17A1270717

局所特徴アルゴリズムに基づくステレオ対応の最適化【Powered by NICT】

Optimization on stereo correspondence based on local feature algorithm

著者 (2件)： Li Xiaohan (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, China) ,  Song Zongxi (Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIVC  ページ： 113-117  発行年： 2017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： ステレオ対応は両眼立体視における最も重要なステップの一つである。特徴点抽出と画像マッチングで構成されている。悪いノイズ性能の問題点とスケール不変特徴変換(SIFT)アルゴリズムにおける画像マッチングの低い精度を解決するために,高速化されたロバストな特徴(SURF)と局所特徴アルゴリズムに基づく最適化マッチング法を提案した。特徴抽出に関しては,SURF特徴記述子は良好な耐雑音性能,寸法128~64次元記述子はより特異的にから拡張したを持ち,マッチング法を改善した。特徴距離の平均値を用いて,元のマッチングアルゴリズムの第二neatest距離を置き換えることであると,ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)アルゴリズムを用いて,誤マッチング対を除去することである。試験結果は,Gauss雑音中のSURF特徴点数の変化は正よりもないか負の15%が,SIFT(スケール不変特徴変換)の変化は50%以上であった。添加において,提案した方法のマッチング精度は二個の特徴ベクトル間の最短Euclid距離のオリジナルな方法と比較して20.5%増加した。このような結果の解析に基づいて,最適化整合法を用いたSURFアルゴリズムがマッチング精度をより効果的にすると実用的価値を持っている。Copyright 2017 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： 耐雑音性 ,  マッチング ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  高速化 ,  Gauss雑音 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： Euclid距離 ,  特徴ベクトル ,  RANSAC ,  特徴記述子 ,  画像マッチング ,  特徴点 ,  *局所特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 局所特徴 ,  アルゴリズム ,  ステレオ対応 ,  最適化