変形耐性を制御可能なパラメトリック画像マッチングの研究

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 変形耐性を制御可能なパラメトリック画像マッチングの研究
• 著者・編者: 若原, 徹
• 著者標目: 若原, 徹
• 出版年月日等: 2017-05-15
• 出版年（W3CDTF）: 2017-05-15
• 並列タイトル等: Research on distortion-tolerant, controllable, parametric image matching
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費助成事業 研究成果報告書
• 掲載ページ: 1-4
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: パターン認識; 変形耐性画像マッチング
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:Working Paper; 研究成果の概要 (和文) : １．2枚の濃淡画像間で正規化相互相関値を最大化する最適な2次元射影変換（独立な8パラメータを含む）を決定するパラメトリックな変形耐性画像マッチング法を提案し、GPT相関法と命名した。２．GPT相関法とk近傍法を組合わせ、公開手書き数字データベースMNISTの認識実験を行った結果、世界最高性能のエラー率0.30%を達成した。３．上記２．の実験で用いたC言語プログラムのソースコードをWeb上で公開した。４．GPT相関法の定式化を厳密化し、さらに計算モデルも改良することで、最適解への収束性を大きく向上した。これを強化されたGPT相関法と命名した。; 研究成果の概要 (英文) : 1. A new technique of 2D projection transformation (PT) invariant template matching, GPT (Global Projection Transformation) correlation, was proposed. The GPT correlation method determines optimal eight parameters of PT that maximize a normalized cross-correlation value between an input image and the PT-superimposed template. 2. Recognition experiments made on the well-known MNIST handwritten digit database via a combination of the GPT correlation and k-NN techniques achieved the lowest error rate of 0.30% ever reported for k-NN based classification. 3. The programs in C language with source codes used in the above-mentioned experiments were published on the Web. 4. The GPT correlation method was greatly enhanced to stabilize and accelerate convergence to the optimal solution of eight parameters via strict formalization of the objective function and refinement of its computational model.
• 一次資料へのリンクURL: https://hosei.ecats-library.jp//da/repository/00021479/17_kaken_26330207seika.pdf
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 法政大学 : 法政大学学術機関リポジトリ