- 著者
-
井上 俊明
太田 睦
- 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. HIP, ヒューマン情報処理 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.111, no.500, pp.7-12, 2012-03-22
各種のカメラ搭載機器の急速な普及に伴い、撮影・蓄積された画像を有効に活用する画像認識技術への期待が高まっている.特に認識対象を限定しない一般物体認識問題の研究では,画像のアピアランス変化に頑強なSIFTやSURFなどの局所特徴量抽出手法が広く用いられており,これらのさらなる高精度化により認識性能を効果的に改善できると考えられる.そこで本研究では,SIFTに注目した高精度化手法を提案する.従来のSIFTでは,ガウス関数の空間微分であるLoG関数を近似したDoGフィルタを用いて,スケールスペース画像から特徴点を検出していたのに対し,本研究では,DoGフィルタの代わりにウインドウサイズを固定した単純なラプラシアンフィルタを用いる.これによりLoG関数に対する近似誤差を改善するとともに,再現性のあるより多くの特徴点を検出できる.公開画像を用いた実験で本提案の効果を評価し,従来のSIFTやSURFに対して再現性が改善されることを確認した.また本提案によるSIFTを画像照合に応用し,ALOIデータセットを用いた実験でも照合精度が改善されることを確認した.