著者

川西 康之 出口 光一郎 森下 巖

雑誌

情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻号頁・発行日

vol.1992, no.90(1992-CVIM-080), pp.161-168, 1992-11-19

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Geometric Hashingとは、データの整理方法であるハッシュ法を画像認識に応用したものであり、予め用意したモデル画像を用いて観測画像を認識するModel?Based Matchingのその認識過程の処理時間を短縮するのに有効な手段である。しかし、外乱の入った観測画像に対してのパフォーマンスはまだ充分に明らかにされていない。今回、画像に点集合画像を用い、アフィン変換を施した観測画像についてgaussian noiseに対する認識結果の影響を解析した。それに基づいて新しい投票プロシージャを考案し、Geometric Hashingのロバスト性の向上に努めた。実験の結果、外乱により通常は認識できなかった観測画像を認識し、更にその認識の信頼性がこの新しい方法によって向上し得ることを確認した。