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J-GLOBAL ID：202202216870086334   整理番号：22A0856144

スケール不変キーポイント検出のための統一Bスプラインフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Unified B-Spline Framework for Scale-Invariant Keypoint Detection

著者 (5件)： Zheng Qi (School of Computer Science, The University of Sydney, NSW, Australia) ,  Zheng Qi (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Gong Mingming (School of Mathematics and Statistics, The University of Melbourne, VIC, Australia) ,  You Xinge (School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Tao Dacheng (School of Computer Science, The University of Sydney, NSW, Australia)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 130  号： 3  ページ： 777-799  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スケール不変キーポイント検出は,低レベルビジョンにおける基本的問題である。Gaussスケール空間で開発されたキーポイント検出器(例えばDoG,Harris-Laplace,Hessian-Laplace)を加速するために,種々の高速検出器(例えば,SURF,CenSurE,およびBRISK)を単純なボックスフィルタでGaussフィルタを近似することによって開発した。しかし,ボックスフィルタの形状とスケールを設計する原理的方法は存在しない。さらに,関連する積分画像技法は,これらの検出器で使用される離散的なものに対応する連続カーネルを見つけ出すのを困難にするので,元のGauss空間における因果律のような良好な特性が継承できるという保証はない。これらの問題に取り組むために,本論文では,スケール不変キーポイント検出のための統一Bスプラインフレームワークを提案した。Gaussカーネルに対する近似関係により,Bスプラインフレームワークは積分画像に基づく既存の高速検出器の数学的解釈を提供した。さらに,Bスプライン理論から,積分画像技術の一般化版である反復積分における問題を説明した。最後に,キーポイント検出と自動スケール選択のための支配的対策に従って,著者らは,統一Bスプラインフレームワークの中で2つのインスタントとして,Hessian(B-DoH)とBスプラインラプラシアン-of-Gauss(B-LoG)のBスプライン決定子を開発した。効率的な計算のために,著者らは,固定次数を有するBスプラインカーネルを有する画像を畳み出すために,反復実行-合計を使用することを提案して,それは,余分な補間カーネルを導入することによって,積分画像の問題を回避した。このBスプライン検出器は,カーネル形状およびスケールの発見的選択なしに,原理的に設計でき,より複雑なカーネルを持つ一般的なSURFおよびCenSurE検出器を自然に拡張できる。ベンチマークデータセットに関する広範な実験は,提案した検出器が再現性と効率に関して他者より優れていることを実証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フィルタ ,  内挿法 ,  再現性 ,  近似法 ,  画像 ,  Gaussフィルタ ,  空間 ,  スケール不変性 ,  検出器 ,  画像技術 ,  ベンチマーク ,  Laplace演算子 ,  *Bスプライン
準シソーラス用語： Gaussカーネル ,  画像フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： キーポイント検出 ,  Bスプライン ,  スケール空間 ,  スケール不変性 ,  画像フィルタリング

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 (4件)： スケール ,  不変 ,  Bスプライン ,  フレームワーク