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J-GLOBAL ID：202002283399576683   整理番号：20A1201817

BEBLID:ブースト効率の良い二値局所画像記述子【JST・京大機械翻訳】

BEBLID: Boosted efficient binary local image descriptor

著者 (5件)： Suarez Iago (Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politecnica de Madrid, Campus Montegancedo s/n, Boadilla del Monte 28660, Spain) ,  Suarez Iago (The Graffter. Centro de Empresas UPM, Campus Montegancedo s/n Pozuelo de Alarcon 28223, Spain) ,  Sfeir Ghesn (Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politecnica de Madrid, Campus Montegancedo s/n, Boadilla del Monte 28660, Spain) ,  Buenaposada Jose M. (ETSII. Universidad Rey Juan Carlos C/ Tulipan, s/n Mostoles 28933, Spain) ,  Baumela Luis (Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politecnica de Madrid, Campus Montegancedo s/n, Boadilla del Monte 28660, Spain)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 133  ページ： 366-372  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 局所画像特徴の効率的マッチングは多くのコンピュータビジョン応用における基本的なタスクである。しかしながら,トップマッチングアルゴリズムのリアルタイム性能は,それらのハードウェアの単純さとそれらの有限エネルギー供給のために,携帯電話やドロロンのような計算的に制限されたデバイスにおいて損なわれている。本論文では,効率的な学習二値画像記述子BEBLIDを導入した。それは以前の実数値記述子BELIDを改善し,マッチングとより正確なためにより効率的である。この目的のために,より良い局所記述を生成する改良された弱学習者訓練方式を用いてAdaBoostを使用した。さらに,すべての弱い学習者が強い学習者組合せにおいて同じ重みを持つように強制することによって,著者らの記述子を二値化して,マッチングと検索作業において生じる非対称性を扱うために不均衡なデータセットにおいてそれを訓練した。著者らの実験において,BEBLIDは,SIFTに近い精度とORBより良い計算効率,文献における最速アルゴリズムを達成した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  非対称性 ,  画像特性 ,  実数 ,  ハードウェア ,  コンピュータビジョン ,  携帯電話 ,  二値画像 ,  統制索引語
準シソーラス用語： 学習者 ,  計算効率 ,  AdaBoost ,  実時間 ,  二値化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 局所画像記述子 ,  二値ディスクリプタ ,  リアルタイム ,  効率的マッチング ,  ブースティング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 二値 ,  記述子