類似画像検索に基づく事例ベースー般オブジェクト検出

摘要

少量多種の物体に適用可能な，類似画像検索に基づくオブジェクト検出手法を提案する．本手法では，入力画像の部分領域に対して，検出対象の事例を登録したデータベースから最近傍事例を検索し，特徴量空間での距離によってオブジェクトであるか否かを判別する．最近傍探索の処理コスト問題を解消するために，類似画像検索向け特徴量の特性を活かした粗密探索を行い，部分領域数を削減した．また，データベースの探索には類似画像検索用に開発した高速類似ベクトル検索手法を適用した．本報告では，少数の事例登録のみでアピアランスの変動の大きいオブジェクトを，実用的な速度で検出可能であることを示す．%In this paper, we propose an object detection method using similar-image search, which can be applied to various categories of object. For each object candidate, our method find a nearest neighbor example from database, and evaluate it by similarity. To reduce the cost of nearest neighbor search, we use coarse-to-fine approach, and fast vector search method of similar-image search engine. By adding a small set of examples, our method can detect a wide variety of objects in a practical time.