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2014 年度 実施状況報告書

スペクトル理論のコンピュータビジョンへの応用

研究課題

研究課題/領域番号 25730116
研究機関熊本大学

研究代表者

上瀧 剛  熊本大学, 大学院先導機構, 助教 (20582935)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2016-03-31
キーワードスケールスペース / 画像特徴抽出 / SIFT / スペクトル分解
研究実績の概要

スペクトル分解を用いたスケールスペース空間の情報圧縮に関する研究を進めている。1パラメータのガウシアンスケールスペースおよび、Scale Normalized LoG空間(sLoG)のSIFT特徴点検出器の応用を進めた。具体的には、(1)Oxfordデータセットを用いた評価実験を進め、従来のSIFT、SURFよりも良い再現性が得られることを確認した。(2)固有関数の基底をB-Spline区分多項式で近似することで、より広範囲のスケールの画像特徴を抽出する手法を開発した。従来の画像ピラミッドによる方法ではリサイズ時のアーチファクトが問題であったが、提案手法ではこれを抑えつつ、広範囲のスケールの特徴を抽出できることを確認した。(3)sLoG等の固有フィルタがXY分離不可なフィルタリング操作が必要なため、FFTが必要といった欠点があったが、固有フィルタをガウシアンの和で近似する手法を開発し、高速かつ良好に近似できることを確認した。(4)多パラメータのスケールスペースとして、アフィン・スケールスペースのスペクトル分解手法の検討を行った。特異値分解を用いて楕円状のガウシアンフィルタのスペクトル分解を行った。その後、基底関数を多項式および三角関数で近似し、少ない次数で良好に近似できることを確認した。
研究成果としては、国内学会で2件の発表およびCVPR2014での口頭発表、ICIP2014でのポスター発表等を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

アフィン・スケールスペース解析に関して、共同研究者の参加によって、大きく進展した。

今後の研究の推進方策

開発したSIFTがSURFよりも高速かつ高精度であることを確認している。この応用例を検討する。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2014 その他

すべて 学会発表 (4件) 備考 (1件)

  • [学会発表] 連続ウェーブレット変換におけるスケールの多項式表現2014

    • 著者名/発表者名
      上瀧剛、内村圭一
    • 学会等名
      信号処理シンポジウム
    • 発表場所
      京都 ビナリオ嵯峨嵐山
    • 年月日
      2014-11-14 – 2014-11-14
  • [学会発表] Scale-space Filtering Using a Piece-wise Polynomial Representation2014

    • 著者名/発表者名
      G.Koutaki and K.Uchimura
    • 学会等名
      IEEE Conference on Image Processing
    • 発表場所
      CNIT Conference Center, Paris
    • 年月日
      2014-10-29 – 2014-10-29
  • [学会発表] オクターブ処理フリーなスケールスペースフィルタリング2014

    • 著者名/発表者名
      上瀧剛、内村圭一
    • 学会等名
      画像の認識・理解シンポジウム
    • 発表場所
      岡山大学
    • 年月日
      2014-07-30 – 2014-07-30
  • [学会発表] Scale-space Filtering Using Polynomial Representations2014

    • 著者名/発表者名
      G.Koutaki and K.Uchimura
    • 学会等名
      IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
    • 発表場所
      Greater Columbus Convention Center in Columbus, Ohio
    • 年月日
      2014-06-26 – 2014-06-26
  • [備考] Spectral SIFT

    • URL

      http://ga.navi.cs.kumamoto-u.ac.jp/wiki/index.php?Spectral%20SIFT

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公開日: 2016-06-01  

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