Vision Applications
口頭発表
Geometric Contexを用いたRandomized Treesによる画像撮影位置同定
- Author
- 福田考晃, 山内一祥, 藤吉弘亘
- Publication
- 画像の認識・理解シンポジウム, pp. 1085–1092, 2010
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本稿では, 画像の撮影位置を高速に同定する手法を提案する. 従来の撮影位置同定手法は, 参照用画像との特徴点マッチングや, テンプレートマッチング結果を元に撮影位置を同定する. そのため, 同定までの処理コスト が高いという問題や, 季節や天候の変化による見えの変化が同定精度に影響を与えるという問題がある. そこで, 季節の変化を受けにくい Geometric Context を用いた特徴量と, 統計的学習手法である Randomized Trees を用いて撮影位置を同定する. これにより, 従来のマッチング結果に基づいた手法を用いた場合と同等の精度でかつ速度を103乗倍向上させることができた.