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講演抄録/キーワード
講演名 2013-02-22 15:40
局所特徴量の大規模照合に基づく物体インスタンスの検索 ~ TRECVID2012 Instance Searchタスク参加報告 ~
阪田智大的崎伸彰黄瀬浩一岩村雅一阪府大PRMU2012-174
抄録 (和) 我々がTRECVID 2012のInstance Searchタスクに参加した結果を報告する.
我々の研究では,BoFのような手法を用いず局所特徴量を直接マッチングすることで,
画像中の物体位置や背景の変化に対応できるという局所特徴量の利点を残し,それにより高い認識率を目指す.
この際,データ量が膨大なためマッチングに時間がかかるという問題があるが,ハッシュに基づく近似最近傍探索手法を利用することにより,この問題に対処する.
本手法を利用し,最大で18.2%のMean Average Precisionとなり,全24チーム中4位という結果を得ることができた.
本稿では,このような単純な手法で何がどこまで認識できるのかを,実験データに基づいて明らかにするとともに,限界とそれを克服するための方策についても考察する. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) TRECVID / Instance Search / 特定物体認識 / 近似最近傍探索 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-174, pp. 209-214, 2013年2月.
資料番号 PRMU2012-174 
発行日 2013-02-14 (PRMU) 
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 PRMU2012-174

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2013-02-21 - 2013-02-22 
開催地(和) 大阪府立大 
開催地(英)  
テーマ(和) 大規模データベースとパターン認識 
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 2013-02-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 局所特徴量の大規模照合に基づく物体インスタンスの検索 
サブタイトル(和) TRECVID2012 Instance Searchタスク参加報告 
タイトル(英)
サブタイトル(英)
キーワード(1)(和/英) TRECVID /  
キーワード(2)(和/英) Instance Search /  
キーワード(3)(和/英) 特定物体認識 /  
キーワード(4)(和/英) 近似最近傍探索 /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 阪田 智大 / Tomohiro Sakata / サカタ トモヒロ
第1著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Prefecture Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 的崎 伸彰 / Nobuaki Matozaki / マトザキ ノブアキ
第2著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Prefecture Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 黄瀬 浩一 / Koichi Kise / キセ コウイチ
第3著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Prefecture Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩村 雅一 / Masakazu Iwamura / イワムラ マサカズ
第4著者 所属(和/英) 大阪府立大学 (略称: 阪府大)
Osaka Prefecture University (略称: Osaka Prefecture Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2013-02-22 15:40:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2012-174 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.441 
ページ範囲 pp.209-214 
ページ数
発行日 2013-02-14 (PRMU) 


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