参照特徴ベクトルの増加による低品質画像の高速・高精度認識

摘要

局所特徴量の照合による特定物体認識を考える．一般に，生成型学習を用いて，索引付けのためのrn局所特徴量（参照特徴ベクトル）の数を増やせば，それだけ認識率が向上する．本論文では，認識率の向上だけrnではなく，処理時間も短縮可能であることを示す．参照特徴ベクトルの数が増えると処理時間が短縮される，とrnいう逆説的な効果は，認識器の多段階化による認識処理の早期終了によって得られる．これは，生成型学習にrnよって照合に必要な探索空間を制限できるという効果による．1万平面物体を用いた認識実験の結果，6.6倍の参rn照特徴ベクトルを用いることで，処理時間を2/3，認識率を12.2%改善できること，並びに26億個の参照特徴rnベクトルを用いて索引付けされた100万平面物体を，59ms/query，90%の認識率で認識可能であることを示す．