著者

藤吉 弘亘

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.107, no.206, pp.211-224, 2007-08-27

参考文献数

35

被引用文献数

4

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Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)は,特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである.検出した特徴点に対して,画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため,イメージモザイク等の画像のマッチングや物体認識・検出に用いられている.本稿では,SIFTのアルゴリズムについて概説し,具体例としてSIFTを用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する.また,SIFTと同様にgradientベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する.