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口頭発表
対応点探索のための特徴量表現
- Author
- 安倍満, 長谷川昂宏, 藤吉弘亘
- Publication
- パターン認識・メディア理解研究会，2015.
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対応点探索とは，ある対象を異なる視点から撮影して得られた複数の画像から，物理的に同一の個所（対応点）見つける処理のことを指す．本稿では，過去に提案されてきた手法を，(1)実数ベクトルで局所特徴量を表現する方法，(2)二値特徴量で局所特徴量を表現する方法，(3)深層学習による方法，以上３つの分類の観点からまとめる．(1)については，過去に多くの解説論文や発表資料が公開されているため，本稿では特に(2)の二値特徴量による特徴量表現について詳しく解説する．これは，局所特徴量を実数のベクトルで表現せず，代わりに数十〜数百個程度の0と1の列（すなわち二値のベクトル）で表現するというものである．この方法により，計算速度・メモリ消費量の問題が飛躍的に改善されたことから，コンピュータビジョンの研究者の幅広い関心を集めるようになった．今では，SIFTやSURFに代わる新たな局所特徴量として急速に普及しつつある．これに加え，今後のトレンドとなると思われる(3)深層学習による手法についても，代表的な手法をいくつか紹介する．また，研究目的に利用可能なソフトウェア，データセット，および実装方法についてのノウハウについても併せて紹介する．