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BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features

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Presentation on theme: "BRIEF: Binary Robust Independent Elementary Features"— Presentation transcript:

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


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