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特徴点の高速照合とその文書画像検索への応用

机译:特征点的高速匹配及其在文档图像检索中的应用

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摘要

酢特徴点の集合で表された対象の照合は,画像認識だけではなく,バイオインフォマティックスなど様々な課題に登場する基本的な問題である.従来,この問題は,Geometric Hashingと呼ばれるアルゴT)ズムによって解決が図られてきた.しかしながら,この手法には対象が大規模化すると計算量の問題が生じるという弱点がある.これに対して筆者らは最近,LLAH(Locally Likely Arrangement Hashing)と呼ぶ新しい手法を提案し,大規模な特徴点照合(600点と60億点の照合)が単一CPUでも高速(60ms以内)に行えることを示した.本稿ではこのアルゴリズムについて概説するとともに,文書画像検索への応用についても述べる.
机译:用一组醋特征点表示的对象匹配是一个基本问题,不仅存在于图像识别中,它还出现在诸如生物信息学之类的各种问题中。按照惯例,此问题已通过称为“几何哈希”的算法解决。但是,该方法的缺点是,当目标规模变大时,发生计算量的问题。另一方面,作者最近提出了一种新方法,称为LLA​​H(局部可能的哈希排序),即使只有一个CPU,大规模特征点匹配(600个点和60亿个点匹配)也很快速(在60毫秒之内)。我表明我可以做到。本文概述了该算法,并描述了其在文档图像检索中的应用。

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