パラメトリックな変形耐性画像マッチングを用いた物体検出

Material type: 文書・図像類

Author: 若原, 徹

Publisher: -

Publication date: 2020-05-08

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

NDC: -

View All

Notes on use

Note (General)：: type:Working Paper研究成果の概要 (和文) : １．射影変換に対する変形耐性を持つGPT相関法とマルチスケール窓探索法の組合せにより、領域ベースでの手法による高い物体検出性能を達成した。２．GAT相関法およびGPT相関法に、対応点でのHOG特徴の類似性に基づく重み付けを導入し、「全...

Search by Bookstore

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

List of Cooperating Institutions and Databases

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

HOSEI UNIVERSITY REPOSITORY
Digital
You can check the holdings of institutions and databases with which 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ） is linked at the site of 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）.
HOSEI UNIVERSITY REPOSITORY

Search by Bookstore

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Digital

Material Type: 文書・図像類
Title: パラメトリックな変形耐性画像マッチングを用いた物体検出
Author/Editor: 若原, 徹
Author Heading: 若原, 徹
Publication Date: 2020-05-08
Publication Date (W3CDTF): 2020-05-08
Alternative Title: Object detection using distortion-tolerant, controllable, parametric image matching
Periodical title: 科学研究費助成事業研究成果報告書
Pages: 1-7
Text Language Code: jpn
Subject Heading: パターン認識
変形耐性画像マッチング
物体検出
Target Audience: 一般
Note (General): type:Working Paper
研究成果の概要 (和文) : １．射影変換に対する変形耐性を持つGPT相関法とマルチスケール窓探索法の組合せにより、領域ベースでの手法による高い物体検出性能を達成した。２．GAT相関法およびGPT相関法に、対応点でのHOG特徴の類似性に基づく重み付けを導入し、「全体－部分」画像マッチングの収束速度およびマッチング性能を向上した。３．処理時間のかかるマルチスケール窓探索法に替えて、スライディング離散フーリエ変換とフーリエ記述エッジ方向ヒストグラムの組合せによる高速な初期位置探索法を提案した。４．GAT相関法およびGPT相関法で、テンプレート画像の二乗ノルムを厳密に保存する再定式化を行い、画像マッチング性能を大きく向上した。
研究成果の概要 (英文) : 1. A combination of projection transformation tolerant GPT correlation method and multi-scale subwindow search method achieved a high accuracy of area-based object detection. 2. Enhanced GAT and GPT correlation methods using weights based on similarity in HOG features between corresponding points improved both convergence speed and matching ability. 3. Instead of using time-consuming multi-scale subwindow search method, we proposed a high-speed technique of search for optimal, initial matching location by means of a combination of sliding discrete Fourier transformation and Fourier descriptor of histogram of edge directions. 4. Reformulation of GAT and GPT correlation methods so that they should guarantee the L2 norm of template image in a rigorous manner improved greatly an ability of image matching.
Source: https://hosei.ecats-library.jp//da/repository/00024403/20_kaken_17K00250seika.pdf
https://hosei.ecats-library.jp//da/repository/00024403/20_kaken_17K00250seika.pdf
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 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
Original Data Provider (Database): 法政大学 : 法政大学学術機関リポジトリ