| 研究課題/領域番号 |
25730116
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
上瀧 剛 熊本大学, 大学院先導機構, 助教 (20582935)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | スケールスペース / 主成分分析 / SIFT / 画像認識 / アフィン不変 / キーポイント検出 / 画像特徴抽出 / スペクトル分解 / スペクトル理論 / コンピュータビジョン |
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| 研究成果の概要 |
本研究では画像認識で重要なスケールスペース空間をPCAを用いて効率化を図る。スケールスペース空間は連続のスケールパラメータで定義されるため、顔認識で用いられる離散的なPCAはそのまま使えない。そこでPCAの一般化であるスペクトル分解をスケールスペースに適用した。具体的にはスケールの３次の多項式で近似して求めた。スペクトル分解をガウシアンスケールスペースおよびScale Normalized LoG空間に適用して，その具体的な固有解を求めた。SIFTへの応用にて，提案手法が良い再現性を得ることがわかった。
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