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J-GLOBAL ID：202202284410233266   整理番号：22A0614950

双方向最適マッチングポイント対のトポロジー整合性に基づく画像マッチングアルゴリズム

Image Matching Algorithm Based on Topology Consistency of Bidirectional Optimal Matching Point Pairs

著者 (4件)： WU Aihua (Hohai Univ., Nanjing, CHN) ,  CHEN Weizheng (Nanjing XuanNing Information Technol. Co., Ltd., Nanjing, CHN) ,  BIAN Yijie (Hohai Univ., Nanjing, CHN) ,  XUE Song (Hohai Univ., Nanjing, CHN)
資料名： Sensors and Materials  (Sensors and Materials)
巻： 34  号： 2 (1)  ページ： 493-514  発行年： 2022年 
JST資料番号： L0338A  ISSN： 0914-4935  CODEN： SENMER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴量に基づく画像マッチングの分野では,マッチング点対に基づく画像変換モデルのパラメータ推定にランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)アルゴリズムが一般的に用いられている。マッチング点ペアのデータセットに外れ値が含まれる場合,従来のRANSACアルゴリズムでは,所望のモデルを得るために多くの反復を要することがある。そこで,ミスマッチを減らすために,ロバストなパラメータを短時間で求めることを目的とした双方向最適マッチング手法を提案する。トポロジー整合性に基づくサンプリング法を導入し,データセットを特定のコンセンサスセットに分割し,それぞれからサンプリングすることでランダム性を低減することができる。そして,あるコンセンサスセットからの全ての点対を用いてモデルを推定し,各反復においてモデルに不適な点対を削除することで,従来のRANSACよりも高速であることを実証した。また,スケール不変特徴変換に基づく指紋照合において,提案手法の優位性を実験により示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *位相幾何学 ,  *パターンマッチング ,  *アルゴリズム ,  マッチング ,  画像変換 ,  パラメータ推定 ,  無作為抽出 ,  不整合 ,  ロバスト性 ,  数学的性質 ,  画像処理 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 双方向性 ,  整合性 ,  *画像マッチング ,  *画像処理アルゴリズム ,  ミスマッチ ,  ランダム性 ,  RANSAC ,  スケール不変特徴変換 ,  指紋照合

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (21件)：

• H. AlShehri, M. Hussain, H. AboAlSamh, and M. AlZuair: Sensors 18 (2018) 1008. https://doi.org/10.3390/s18041008
• A. Alrashidi, A. Alotaibi, M. Hussain, H. AlShehri, H. A. AboAlSamh, and G. Bebis: Sensors 21 (2021) 3657. https://doi.org/10.3390/s21113657
• Y. Chen, G. Li, S. Jhong, P. Chen, C. Tsai, and P. Chen: Sens. Mater. 32 (2020) 3157. https://doi.org/10.18494/SAM.2020.2838
• C. Lin, C. Wu, C. Sun, and C. Lin: Sens. Mater. 32 (2020) 3137. https://doi.org/10.18494/SAM.2020.2771
• C. Hsia, S. Yen, and J. Jang: Sens. Mater. 31 (2019) 1803. https://doi.org/10.18494/SAM.2019.2351

タイトルに関連する用語 (6件)： 双方向 ,  マッチング ,  ポイント ,  トポロジー ,  整合性 ,  マッチングアルゴリズム