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J-GLOBAL ID：201802220173896675   整理番号：18A0440250

スケール適応深い畳込み特徴を用いたロバストなテンプレートマッチング【Powered by NICT】

Robust template matching using scale-adaptive deep convolutional features

著者 (5件)： Kim Jonghee (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Korea) ,  Kim Jinsu (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Korea) ,  Choi Seokeon (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Korea) ,  Hasan Muhammad Abul (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Korea) ,  Kim Changick (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APSIPA ASC  ページ： 708-711  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： 本論文では,深い畳込み特徴に基づくロバストで効率的なテンプレートマッチング法を提案した。提案方法の独創性は,スケール適応特徴抽出手法に基づいていることである。このアプローチは,CNNの各層は,実際の映像コンテンツの深い特徴の異なるレベルを表しているという観察によって影響される。特徴は,スケーラブルに保つために,著者らはCNNの層から適応的にテンプレートと入力画像の特徴ベクトルを抽出した。画像コンテンツのスケーラブルかつ深い表現を用いて,テンプレートの特徴と正規化相互相関(NCC)と呼ばれる効率的な類似性測定技術を用いて入力画像間の類似性を測定することにより,テンプレートマッチングを解決することを試みた。NCCを用いたスライディングウィンドウアプローチによる隣接パッチの冗長計算を回避するのに役立つ。結果として,提案した方法は最新のテンプレートマッチング性能を達成し,文献における最新の方法よりも計算コストを著しく低下させる。Copyright 2018 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： 類似性 ,  *ロバスト性 ,  特徴抽出 ,  *畳込み ,  冗長性
準シソーラス用語： 計算コスト ,  類似性測定 ,  正規化相互相関 ,  特徴ベクトル ,  映像コンテンツ ,  *テンプレートマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： スケール ,  適応 ,  畳込み ,  ロバスト ,  テンプレートマッチング