特徴領域の位置関係に着目したテンプレートマッチングによる類似物体検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-05-20
• タイトル: 特徴領域の位置関係に着目したテンプレートマッチングによる類似物体検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Similar object detection using template matching focused on positional relationship of feature regions
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論ダイジェスト１
• 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: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科修士課程
• 著者所属: 早稲田大学大学院基幹理工学研究科修士課程
• 著者所属: 早稲田大学理工学術院／国立情報学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Master's Course of Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Master's Course of Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Waseda University / National Institute of Informatics
• 著者名: 新井, 啓介; 森本, 浩介; 山名, 早人
• 著者名(英): Keisuke, Arai; Kosuke, Morimoto; Hayato, Yamana
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大量の画像の中から同じ物体が写っている画像を探し出す類似物体検出は，画像の整理や Web 画像を利用した市場調査に利用することができる．類似物体を検出する手法としてテンプレートマッチングがある．テンプレートマッチングは対象となる画像に同じ物体が写りこんでいることを前提としているため，写りこんでいない可能性のある未知の画像には向いていない．そこで本稿では，写りこんでいることを前提としていることに起因する誤検出率を低下させるため，従来のテンプレートマッチング手法に対し，さらに特徴的な領域の位置関係を考慮する手法を提案する．テンプレート画像から物体の特徴的な領域を決定し，その領域ごとにテンプレートマッチングを行う．得られた結果に投票処理を行い，特徴領域の重心を算出し，各領域の重心を介した位置関係を考察する．これにより，提案手法では AUC (Area Under the Curve) と F 値による評価において，それぞれ最大で 0.121，0.052 ポイント精度が向上した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The similar object detection from a large quantity of images helps us to be able to organize images by category and research market by using images on the Web. Template matching that can detect similarity object doesn't suit unknown images so that there is an assumption that target image contains same object. In this paper, we are aimed at decreasing false-positive rate due to the premise of template matching. We propose the method that considers the positional relationships of the feature regions with conventional template matching. Each feature region in template image matches target image with conventional template matching. We calculate center point of feature regions using by vote and result of template matching, then we consider the positional relationships through the center of the point. By this method, precisions called AUC (Area Under the Curve) and F-measure are improved 0.121 and 0.052 points more than conventional 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 2010-CVIM-172, 号 4, p. 1-8, 発行日 2010-05-20
• 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