| 研究課題/領域番号 |
16K00253
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
藤吉 弘亘 中部大学, 工学部, 教授 (20333172)
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| 研究分担者 |
上瀧 剛 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (20582935)
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| 研究協力者 |
安倍 満
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | キーポイントマッチング / 特徴記述 / 多視点記述子 / テンソル分解 / 視点合成フィルタ / 因子分解による低ランク近似 / 画像局所特徴量 / 下界計算 / コンピュータビジョン / 画像認識 |
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| 研究成果の概要 |
ASIFTのような従来の多視点記述子は，パッチ画像の多くのオンラインのアフィン変換を必要とする． そこで，我々はオンラインアフィンワーピングを必要としないアフィン不変量記述子を提案する．提案した記述子は，特徴記述フィルタとパッチ画像間の内積として特徴記述子を表現する． 特徴記述フィルタ群は事前にアフィン変換を実行することができる．また，特異値分解を用いてフィルタ群をコンパクトに表現することができ，任意の連続アフィンパラメータに対して特徴量を記述することが可能となる．評価実験により，提案手法はキーポイントマッチング性能を維持しながら，従来手法より効率的に多視点特徴量を記述することを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
撮影位置を不連続にして撮影した画像には，視点変化によって生じる変化が含まれる．このような画像をつなぎ合わせるには，視点変化に影響を受けない特徴量記述が必要となる．本研究成果はこの問題を解決するアプローチであり，従来法より大幅な高速化を実現したことで，携帯型デバイスにおいての実行が可能となる．これにより，画像認識技術を用いた様々なアプリケーションの開発に貢献できる．
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