著者

野口 和人 氏原 慎弥 黄瀬 浩一 岩村 雅一

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.29, pp.205-210, 2009-03-06

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カメラ付き携帯電話を入力デバイスとした画像認識では,撮影した画像のぶれやぼけが認識精度低下の原因となる.そのため,ぶれやぼけに対処する手法が重要となる.本稿では,局所特徴量の近似最近傍探索による認識手法に対して,原画像に様々がぶれやぼけを与えた画像を生成し学習する生成型学習を導入することによって対処する.生成型学習を導入するにあたって問題となるのは,学習データの増加にともなって最近傍探索に必要なメモリ量と処理時間が増大することである.これは,特に大規模なデータベースを用いた場合に問題となる.提案手法では,多段階化とスカラー量子化によってこれを解決する. 1 万枚の画像データベースを用いた実験の結果,生成型学習を用いない手法と比べて認識率が 12.3% 向上することがわかった.For image recognition with a camera phone, defocus and motion-blur cause a serious decrease of the image recognition rate. In this report, we employ generative learning, i.e., generating blurred images and learning based on them, for a recognition method using approximate nearest neighbor search of local features. Major prob- lems of generative learning are long processing time and a large amount of memory required for nearest neighbor search. The problems become serious when we use a large-scale database. In the proposed method, they are sloved by cascading recognizers and scalar quantization. From experimental results with 10,000 images, we have confirmed that the proposed method improves the recogniton rate by 12.3% as compared to a method without generative learning.