色相ヒストグラムに基づく不変特徴を用いた画像中のオブジェクト検出

摘要

Traditionally, there is a technology that detects objects with SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) that obtained features from local images in object detection. SIFT has robust features which are invariant to image scaling, and rotation, illumination changes. We conceive robust features which are invariant to image scaling, and rotation, illumination changes, and geometrical changes from invariant features jaggedness of hue histogram. We then propose a method of object detection based on these robust features. We experiment on simulation with CG (Computer Graphics) to evaluate valid of this technology especially for geometrical changes against SIFT.%従来，物体検出には，局所領域から特徴量を取得するSIFT（Scale-Invariant Feature Transform）を用いて物体を検出する技術がある．SIFTは，回転・スケール・照明変化に頑健な特徴を有している．本研究では，色ヒストグラムの凹凸における不変特徴を用いてSIFTが有する回転・スケール・照明に対する頑健性に加え，透視投影による歪に対しても頑健な特徴量を考案し，この特徴量に基づく物体検出手法を提案する．SIFTに対する提案手法の特に透視投影による歪への頑健性における有効性を評価するためにCGを用いたシミュレーション実験を行い，さらに実環境への適用を行った．