本研究では，平面オブジェクトを主な対象とし画像をキーとして，クエリ画像内における登録オブジェクトの存在・位置を判定するシステムを構築する．特に，画像処理を用いた場合に問題となる，撮影条件に対する頑健性と処理速度の向上を目指す．局所特徴量によるマッチングをベースとして，生成型学習によって視点変化に対する頑健性を持たせる．また，近似最近傍探索であるLSH によって探索の高速化を図る．登録オブジェクト500 のデータセットにおいて，従来法では認識が困難な水平方向60°の視点変化に対し，処理時間304.8ms で再現率65.0％，適合率97.5％という性能を実現した．%We propose a system aimed at the planer objects which can decide whether the query image includes the object registered in the database. Especially, we focus on improving the robustness against viewpoint change and the processing speed of the system. Proposed system is based on matching using the local features. To achieve the robust matching against viewpoint change, we adopt generative learning approach. We also adopt LSH, a kind of approximate nearest neighbor search method to find the corresponding points. By using dataset with 500 objects, proposed system showed 65.0% recall rate and 97.5% precision rate for 60 degree of viewpoint change on horizontal direction for which the conventional method is difficult to recognize the object.
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