2009 Fiscal Year Annual Research Report
局所的特徴群の近似近傍探索に基づく大規模高速画像認識技術の理論的基盤と応用
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19300062
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
黄瀬 浩一 Osaka Prefecture University, 工学研究科, 教授 (80224939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩村 雅一 大阪府立大学, 工学研究科, 助教 (80361129)
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| Keywords | 物体認識 / 文書画像検索 / 文字認識 / 近似最近傍探索 / 不正コピー検出 / メモリ削減 / 生成型学習 / カメラペンシステム |
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| Research Abstract |
最終年度である平成21年度は,以下の項目について研究した.
(1) 平面物体認識の省メモリ化・高精度化:省メモリ化の手法としては,Bloomierフィルタと呼ばれる新しいデータ構造に基づく手法を提案した.高精度化については,生成型学習を用いた手法を提案した.後者の手法は電子情報通信学会でPRMU研究奨励賞を受賞した.
(2) 立体物認識:Bloomierフィルタを用いた手法,ならびに局所特徴量の部分空間を用いた手法を提案した.
(3) 著作権保護分野への応用:マンガを対象とした大規模データベースを用いて,不正コピーを検出する手法を提案した.本手法の特徴は,MSERと呼ばれる領域検出器,ならびにHOGと呼ばれる領域記述子を組み合わせて用い,近似最近傍探索によりデータベースの特徴量と照合することにより,不正コピーを高速検出する点にある.
(4) 文書画像検索の高度化とカメラベンシステムへの応用:我々が既に提案しているLLAH (Locally Likely Arrangement Hashing)の高精度化を行った.具体的には,新しい特徴量の導入,ならびにデータベースと検索質問拡張技術の導入である.また,この技術と,別途開発した紙指紋によるトラッキング技術を組み合わせることにより,新しいカメラペンシステムを構築した.
(5) 文字認識への応用:ハッシュに基づく高速物体認識の手法を文字認識の分野に応用し,レイアウトフリーで実時間認識可能というこれまでにない手法を確立した.この手法は日刊工業新聞に取り上げあられた.
(6) 局所特徴に基づく認識の理論的基盤の構築:従来のGeometric HashingとLLAHを手法と比較し,理論的基盤を明らかにした.また,ハッシュに基づく物体認識の理論的基盤を構築すると共に,それを「近さの多段階表現」,「隣接バケット探索」という2つの概念により拡張した.
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Research Products
(55 results)
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[Presentation] 特定物体認識2009
Author(s)
黄瀬浩一
Organizer
電子情報通信学会パターン認識メディア理解研究会
Place of Presentation
石川県地場産業振興センター(石川県金沢市)
Year and Date
2009-11-26
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