BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features

Slides:



Advertisements
Similar presentations
ステレオ画像を用いた距離測定 小山高専 坪田 真延. Ⅰ. 概要  平行にずらした 2 つのステレオ画像を用いて 対象(人)物までの距離認識を行う。 図 1.1. 左から見た対象 ( 人 ) 物図 1.2. 右から見た対象 ( 人 ) 物.
Advertisements

白井ゼミ 豊田秀樹(2008)『データマイニング入門』 (東京図書)。4章
ゲーム開発者向け最新技術論文の解説・実装講座
区間グラフにおける区間表現からMPQ-treeを効率よく構成するアルゴリズム
コンピュータビジョン特論 第8回対象追跡 2006年11月22日 加藤丈和.
画像セグメンテーションにおけるウェーブレット係数の局所テクスチャ特徴を用いたGraph Cuts
Building text features for object image classification
Chapter11-4(前半) 加藤健.
HOG特徴に基づく 単眼画像からの人体3次元姿勢推定
パノラマ動画像モデルによる 仮想空間表現システムの研究
「わかりやすいパターン認識」 第1章:パターン認識とは
影付け,映り込み,光の屈折・反射などが表現でき,リアルな画像を生成できるレイトレーシング法について説明する.
Pose Tracking from Natural Features on Mobile Phones
画像処理工学 2012年2月2日 担当教員 北川 輝彦.
先端論文ゼミ -タイトル- Identification of homogeneous regions for regional frequency analysis using the self organizing map (自己組織化マップを使っている地域の頻度分析のための均一な地 方の識別)
ラベル付き区間グラフを列挙するBDDとその応用
3DCG技法についての 調査報告 ○○県立○○高等学校 1年は組 グループ0.
イラストの著作権保護のためのHOG特徴量を用いた複製検出
符号化のための重み付きジョイントバイラテラルフィルタを用いた 奥行き画像超解像
神奈川大学大学院工学研究科 電気電子情報工学専攻
時空間データからのオブジェクトベース知識発見
ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF
TextonBoost:Joint Appearance, Shape and Context Modeling for Multi-Class Object Recognition and Segmentation 伊原有仁.
異種センサを用いた人の行動検知 研究概要 研究の独自性 isi担当 高汐グループ成果 スライド到着待ち yasu担当.
SURF: Speeded Up Robust Features
DARTs: Efficient scale-space extraction of DAISY keypoints
東京工業大学    ○ 青木 康平 正 大西 有希 正 天谷 賢治 株式会社アールテック      清水 利恭 小杉 隆司 名古屋大学      礒田 治夫
ピクセル レス サンプリング 高桑昌男 国際情報科学芸術アカデミー.
高山建志 五十嵐健夫 テクスチャ合成の新たな応用と展開 k 情報処理 vol.53 No.6 June 2012 pp
データの可視化 ~高次元データを見る~ 三枝 亮 (早稲田大学).
複数尤度を用いた 3次元パーティクルフィルタによる選手の追跡 IS1-39
k 個のミスマッチを許した点集合マッチング・アルゴリズム
内視鏡画像からの奥行き情報提示による 視覚支援システムの開発
Bottom-UpとTop-Down アプローチの統合による 単眼画像からの人体3次元姿勢推定
画像処理工学 2013年1月23日 担当教員 北川 輝彦.
利用関係に基づく類似度を用いたJavaコンポーネント分類ツールの作成
T2統計量・Q統計量 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
高度情報演習1A “テーマC” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とCGによる画像生成〜 第二回 演習課題
高度情報演習1C 実践 画像処理プログラミング 第二回 演習課題
第6章 特徴空間の変換 6.1 特徴選択と特徴空間の変換 6.2 特徴量の正規化 平成15年5月23日(金) 発表者 藤井 丈明
構造情報に基づく特徴量を用いた グラフマッチングによる物体識別 情報工学科 藤吉研究室  EP02086 永橋知行.
逐次伝達法による 散乱波の解析 G05MM050 本多哲也.
コード片のベクトル表現に基づく 大規模コードクローン集合の特徴調査
主成分分析 Principal Component Analysis PCA
QRコードを用いたIDカードに 適した電子透かし
GPSを使わないBebop Droneの 自動飛行
複数特徴量の重み付け統合による一般物体認識
SURF+BoFによる特定物体認識 卒業研究1 1 11/27/11.
バイラテラルフィルタを用いた音声特徴量抽出 2-Q-6
Number of random matrices
SIFTとGraph Cutsを用いた 物体認識及びセグメンテーション
「データ学習アルゴリズム」 第3章 複雑な学習モデル 報告者 佐々木 稔 2003年6月25日 3.1 関数近似モデル
Wavelet係数の局所テクスチャ特徴量を用いたGraph Cutsによる画像セグメンテーション
Bottom-UpとTop-Down アプローチの組み合わせによる 単眼画像からの人体3次元姿勢推定
わかりやすいパターン認識 第7章:部分空間法  7.1 部分空間法の基本  7.2 CLAFIC法                  6月13日(金)                  大城 亜里沙.
第3章 線形回帰モデル 修士1年 山田 孝太郎.
自己組織化マップ Self-Organizing Map SOM
「ICAによる顔画像特徴量抽出とSVMを用いた表情認識」
Volume Extractor Ver 概要紹介と造形モデル例-
距離空間ピラミッドを用いた LLCによる3次元物体認識
ETPB: Extraction of Context from Pedestrians' Behavior
バイラテラルフィルタによる実雑音下音声認識 のための音声特徴量抽出
1ーQー18 音声特徴量抽出のための音素部分空間統合法の検討
ビデオデータベースを用いた 流体画像に基づくアニメーション生成
パターン認識特論 カーネル主成分分析 和田俊和.
わかりやすいパターン認識 第6章 特徴空間の変換 6.5 KL展開の適用法 〔1〕 KL展開と線形判別法 〔2〕 KL展開と学習パターン数
Webページタイプによるクラスタ リングを用いた検索支援システム
グラフ-ベクトル変換を用いたグラフ構造表現による一般物体認識
ランダムプロジェクションを用いた音響モデルの線形変換
外れ値検出 Outlier Detection 外れサンプル検出 Outlier Sample Detection
Presentation transcript:

BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features 鈴木 豊和 色の類似特徴に基づいた形状特徴による人検出 と題しまして 中部大学の後藤雄飛が発表します.

著者紹介 所属 ローザンヌ工科大学 (スイス) Michael Calonder Vincent Lepetit Christoph Strecha Pascal Fua 所属 ローザンヌ工科大学 (スイス)

高速に記述,マッチングが可能で省メモリな特徴点記述子が必要 アプリケーション  大量のデータをリアルタイムに処理   モバイル端末上でリアルタイムに処理 高速に記述,マッチングが可能で省メモリな特徴点記述子が必要 3次元復元 Augmented Reality +

BRIEFの位置づけ

バイナリ化の利点 ベクトル特徴量 バイナリコード メモリ消費量 類似度計算速度 類似計算速度 高次元のベクトルは大量にメモリを消費 ユークリッド距離やベクトル間角度は計算コストが高く低速 バイナリコード 「0」「1」で表現可能であるため効率的 類似計算速度 ハミング距離は計算コストが低く高速

既存手法 記述の高速化 メモリの効率化,マッチングの高速化 問題点 BRIEFはパッチから直接バイナリ列を生成  既存手法 記述の高速化 SURF:積分画像を用いたHaar-likeの輝度勾配 メモリの効率化,マッチングの高速化 次元削減 (主成分分析,線形判別法) 量子化 バイナリ化 問題点 パッチから間接的に記述子を得ているため計算コストがかかる BRIEFはパッチから直接バイナリ列を生成

BRIEF アルゴリズム キーポイント パッチ パッチをガウシアンフィルタにより平滑化 パッチ内のランダムに選択された2点の画素値の比較から バイナリ列を生成 キーポイント パッチ

BRIEF バイナリテスト キーポイント パッチ

BRIEF バイナリテスト バイナリ列 : バイナリ列の長さ

BRIEF バイナリ列の作成 キーポイント パッチ

BRIEF アルゴリズム アルゴリズムの不確定なパラメータ パッチをガウシアンフィルタにより平滑化 パッチ内のランダムに選択された2点の画素値の比較から バイナリ列を生成 アルゴリズムの不確定なパラメータ ノイズ除去のガウシアンフィルタの標準偏差 σ バイナリテスト τ(X,Y) の配置

BRIEF アルゴリズム 先行研究 パッチをガウシアンフィルタにより平滑化 パッチ内のランダムに選択された2点の画素値の比較から バイナリ列を生成 先行研究 パッチ内の2点の輝度値の比較によってキーポイントを認識

評価方法 Wall 1とWall 2 〜6の対応点マッチングの精度比較 Wall 1 Wall 2 Wall 3 Wall 4 Wall 5

パッチの平滑化 ノイズの影響を低減するため平滑化 1/16 2/16 4/16 ガウシアンフィルタ 出力パッチ 入力パッチ 1/16

ガウシアンフィルタの標準偏差σに対する精度比較 σ が1〜3の間は精度があまり変わらない → σ を2とする

バイナリテストの空間的配置 x, y : 一様分布 x, y : ガウシアン分布 x : ガウシアン分布,  y : ガウシアン分布(xiが中心) x, y : 同心円状のグリッドからランダムに選択 x : 中心点 y : 同心円状のグリッドからバイナリテストの数だけ選択 GⅠ GⅡ GⅢ GⅣ GⅤ

各配置方法による精度比較 GⅡの配置が最も精度が高い

比較実験データセット 頑健性 視点変化 (Wall, Graffiti, Fountain) 人工圧縮 (Jpg) 照明変化 (Light) ブラー (Trees)

頑健性の評価

特徴量記述の速度評価 比較結果 BRIEF-64において 特徴量記述がSURFより35倍高速 マッチングがSURFより11倍高速

まとめ 高速性 頑健性 スケール変化,回転変化に対応する手法が考案されている 記述高速化:バイナリ列の直接的生成 マッチング高速化:ハミング距離の利用 頑健性 照明変化に対応 スケール変化,回転変化に未対応 スケール変化,回転変化に対応する手法が考案されている BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints ORB:Oriented FAST and Rotated BRIEF

まとめ 照明変化に対して頑健 特徴量記述がSURFより35倍高速 マッチングがSURFより11倍高速 直接的バイナリ列の生成 マッチングがSURFより11倍高速 バイナリ化によるハミング距離の利用 スケール変化,回転変化に対しては頑健ではない これらを解決するような手法が考案されている BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints ORB:Oriented FAST and Rotated BRIEF