内容紹介

予め登録したテンプレート画像と、カメラで撮影した画像を照合することでターゲットの位置および姿勢を推定するパターンマッチングは画像処理における基本技術である。本発表では、主成分分析を応用したパターンマッチング手法である固有値テンプレート法を紹介する。本手法は姿勢の異なる多数枚の画像を主成分分析で圧縮することで効率化を図っている。次に、主成分分析をスケールスペースに適用する方法を紹介する。スケールスペース処理とは、ぼけた画像を多数枚生成して処理を行う方法である。スケールスペースへの適用にあたって、主成分分析を無限次元に一般化したスペクトル理論を用いた新しい手法を紹介する。これはぼけた画像を無限枚生成して処理を行うことに相当する。具体的な応用例として、照明変動や隠れにロバストかつ高速な回転サーチ手法、高いスケール分解能を持つSpectral SIFTなどを紹介する。

詳細情報

刊年

2013

形態

電子化映像資料(1時間31分51秒)

シリーズ名

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成25年度

注記

講演者所属: 大阪大学産業科学研究所

講演日: 平成25年12月2日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

標題言語

日本語 (jpn)

本文言語

日本語 (jpn)

著者情報

清水, 昌平 (シミズ, ショウヘイ)