生成型学習とLSHを用いた視点変化に強いオブジェクト認識

摘要

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．