機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Local Image Feature 口頭発表

Cascaded FASTによるキーポイント検出

Author
長谷川昂宏, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 安倍満, 吉田悠一
Publication
画像センシングシンポジウム, 2013

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本稿では, 画像間の対応付けに不要な点の検出を抑制しながらも高速にコーナーを検出するCascaded FAST を提案する. 高速にコーナーを検出するFASTにより複雑なテクスチャ(木の葉,植え込みなどが写り込んでいる領域)を含む画像に, 高速なコーナー検出が可能なFASTを適用すると多くのコーナーが検出されるが, これらは, 物体認識等のアプリケーションでは必要としない. これは, FASTではわずか周囲16画素の情報に基づいてコーナーを定義しているためである. そこで, 提案手法ではより広範囲の周囲{20, 16, 12}画素の輝度値の連続性とオリエンテーションの類似性によりコーナーを定義する. また, FASTのアプローチで学習した3つの決定木をカスケード状に並べることで, 非コーナーを早期に棄却する高速なコーナー検出を実 現する. さらに, 提案手法ではピラミッド画像を用いることでスケールを獲得し, 周囲の画素を参照する枠組みを利用することで高速にオリエンテーションを獲得する. 実験により, Cascaded FASTは高速にキーポ イントを検出しながらも自然領域からのキーポイント検出を大幅に抑制できたことを確認した. さらに, 2画像間の対応付けの実験結果から従来のコーナー検出法と同等の性能を保ちながら高速に2画像間を対応付けることを確認した。

※本発表はSSII2013オーディエンス賞を受賞しました。

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