P2-invariant を用いた文書画像検索

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-08-29
• タイトル: P2-invariant を用いた文書画像検索
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Document image retrieval using P2-invariant
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Department of Electrical and Electronic Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Department of Electrical and Electronic Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Department of Electrical and Electronic Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Department of Electrical and Electronic Engineering, Tottori University
• 著者名: 大西, 友貴; 小山田, 雄仁; 三柴, 数; 近藤, 克哉
• 著者名(英): Tomotaka, Ohnishi; Yuji, Oyamada; Kazu, Mishiba; Katsuya, Kondo
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 文書画像検索とはカメラで撮影した文書画像を事前に用意したデータベース中から見つける手法を指す．従来法では，射影不変だが点の順列に対して暖昧性を持つ特徴量を用いていた．そのため順列に対し暖昧性を解決する工夫が行われてきたが，特徴量に冗長性を持たせるため本質的な解決策とは言えなかった．本論文では射影不変かつ置換不変な特徴量を用いることで，冗長性を解消した文書画像検索を提案する．実験では，シミュレーション・実画像実験を行い，本手法の性能を検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Given an image capturing a document, document image retrieval finds the closest image from a document image database. Typical solutions regard each word as a point and solve the retrieval as points-to-points matching. Locally Likely Arrangement Hashing (LLAH) uses affine/perspective invariants as feature and achieves real-time retrieval system based on hashing. LLAH contains a redundancy to solve the permutation ambiguity of points detected from an image. In this paper, we propose to introduce P2-invariant, perspective and permutation invariant, as feature for document image retrieval. Contrast to the existing methods, the proposed method solves the retrieval problem by 5-tuple-to-5-tuple matching technique. The experimental result shows the performance of the proposed method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2016-CVIM-203, 号 3, p. 1-6, 発行日 2016-08-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会