特定物体認識のための集約型選択的マッチカーネル法の改善

入江 豪  渡邉 之人  黒住 隆行  杵渕 哲也  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J100-D   No.2   pp.255-264
発行日: 2017/02/01
Online ISSN: 1881-0225
論文種別: 論文
専門分野: 画像認識,コンピュータビジョン
キーワード: 
ASMK,  特定物体認識,  画像検索,  

本文: PDF(543.5KB)
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あらまし: 
特定物体認識のための画像表現法の一つとして,集約型選択的マッチカーネル法ASMKが知られている.ASMKは,符号帳により局所特徴量をvisual wordに量子化して残差ベクトルを求めた後,これに変換行列を適用して求めた二値ベクトルの集合によって画像を表現する.しかし,符号帳及び変換行列はそれぞれ独立に学習され,また,特に後者はランダムに生成されるため,量子化の観点からは必ずしも適当な表現が得られるとは限らない.本論文では,ASMKにおける符号帳と変換行列を学習する一手法を提案する.提案法は,量子化後の残差ベクトルと二値ベクトルとの距離が小さくなるように,符号帳と変換行列の双方を同時に求めることを狙いとした定式化に基づく.2種類のベンチマークデータを用いた評価により,提案法によってASMKの検索精度を改善できることを示す.