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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-01-23 11:40 Diverse Densityに基づく画像データ検索用キーポイント抽出法について ○湯浅圭太・和田俊和・大池洋史・坂田 惇（和歌山大）  PRMU2012-91 MVE2012-56 |
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| 抄録 | （和） | 我々は，SIFTやSURFなどの画像の局所特徴量を用いた画像検索システムをFPGA上に構築するためのプロトタイプを設計している．この設計では Bag of Features (BoF)などのコードブックを用いた特徴記述を行うことは煩雑であるため，局所特徴量そのものを用いた画像検索を行う．この際，一枚の 画像を特徴付けるキーポイントが満たすべき条件としては，１）他の画像には含まれない弁別性の高い局所特徴量を持つこと，２）画像の回転やスケール変化等 の変換を受けても検出されやすいこと，という２つが重要である．これらの条件を満足する少数のキーポイントを用いて登録する画像を記述しておけば，省メモリかつ高速で，しかもロバストな画像検索が行えるはずである．このようなキーポイントを抽出するためにDiverse Densityを用いたキーポイントの絞込み法を提案する．実験では，1枚の画像を10個のキーポイントで記述するものとし，ランダムに選んだキーポイントよりも，提案手法で選んだ10点のほうが圧倒的に安定な検索が行えることを確認した． |
| （英） | We are planning to construct an image retrieval system using FPGA. For designing this system, we developed a prototype system, which retrieves the image having maximum number of matched local image features with a query image. The reason why we don’t use Bag of Features (BoF) is that codebook referencing may consume considerable time and computational resources on FPGA. For this purpose, the local features describing a stored image should satisfy the following conditions: 1) they should have strong discrimination power from other images, 2) they should be robust against observation distortions including rotation, scaling, and so on. In order to maximize the number of stored images, the number of local features describing a stored image should be minimized. For selecting such “good local features” from all local features, we propose a method based on Diverse Density. In the experiment, we confine the number of local features describing a single image to 10, and our method outperforms other local feature selection methods. | |
| キーワード | （和） | 画像検索 / 局所特徴選択 / Diverse Density / 弁別性能 / 耐劣化性能 / / / |
| （英） | image retrieval / local feature selection / Diverse Density / discrimination power / robustness against distortions / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 385, PRMU2012-91, pp. 87-92, 2013年1月. | |
| 資料番号 | PRMU2012-91 | |
| 発行日 | 2013-01-16 (PRMU, MVE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2012-91 MVE2012-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MVE IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2013-01-23 - 2013-01-24 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 実時間処理，実空間センシングと環境理解（PRMU,MVE,SIG-MR共催，IPSJ-CVIM併催） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2013-01-PRMU-MVE-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Diverse Densityに基づく画像データ検索用キーポイント抽出法について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Keypoint selection based on Diverse Density for image retrieval |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像検索 / image retrieval |
| キーワード(2)（和/英） | 局所特徴選択 / local feature selection |
| キーワード(3)（和/英） | Diverse Density / Diverse Density |
| キーワード(4)（和/英） | 弁別性能 / discrimination power |
| キーワード(5)（和/英） | 耐劣化性能 / robustness against distortions |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯浅 圭太 / Keita Yuasa / ユアサ ケイタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 俊和 / Toshikazu Wada / ワダ トシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大池 洋史 / Hiroshi Oike / オオイケ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂田 惇 / Jun Sakata / サカタ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | 和歌山大学 (略称： 和歌山大) Wakayama University (略称： Wakayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-01-23 11:40:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2012-91, MVE2012-56 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.385(PRMU), no.386(MVE) |
| ページ範囲 | pp.87-92 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-01-16 (PRMU, MVE) |
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