Download presentation
Presentation is loading. Please wait.
1
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．
2
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)
3
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 +
4
BRIEFの位置づけ
5
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
6
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
7
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
8
BRIEF バイナリテスト キーポイント パッチ
9
BRIEF バイナリテスト バイナリ列 : バイナリ列の長さ
10
BRIEF バイナリ列の作成 キーポイント パッチ
11
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
12
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
13
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
14
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
15
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
16
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
17
各配置方法による精度比較 GⅡの配置が最も精度が高い
18
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）
19
頑健性の評価
20
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
21
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
22
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
Similar presentations
