La fonctionnalité de recherche est en construction.
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Local Feature Reliability Measure Consistent with Match Conditions for Mobile Visual Search Mesure de fiabilité des fonctionnalités locales cohérente avec les conditions de correspondance pour la recherche visuelle mobile

Kohei MATSUZAKI, Kazuyuki TASAKA, Hiromasa YANAGIHARA

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Résumé:

Nous proposons une méthode de conception de fonctionnalités pour une recherche visuelle mobile basée sur des fonctionnalités binaires et un cadre de sac de mots visuels. Dans la recherche visuelle mobile, les erreurs de détection et de quantification sont inévitables en raison des changements de point de vue et entraînent une dégradation des performances. Les approches typiques de recherche visuelle extraient les caractéristiques d’une vue unique des images de référence, bien que ces caractéristiques soient insuffisantes pour gérer les erreurs de détection et de quantification. Dans cet article, nous extrayons des caractéristiques d’images synthétiques multivues. Ces fonctionnalités sont sélectionnées selon notre nouvelle mesure de fiabilité qui permet une reconnaissance robuste contre divers changements de point de vue. Nous considérons la sélection des fonctionnalités comme un problème de couverture maximale. Autrement dit, nous trouvons un ensemble fini de caractéristiques maximisant une fonction objectif sous certaines contraintes. Comme ce problème est NP-difficile et donc irréalisable sur le plan informatique, nous explorons des solutions approximatives basées sur un algorithme glouton. À cette fin, nous proposons de nouvelles fonctions de contrainte conçues pour être cohérentes avec les conditions de correspondance dans la méthode de recherche visuelle. Les expériences montrent que la méthode proposée améliore la précision de la récupération de 12.7 points de pourcentage sans augmenter la taille de la base de données ni modifier la procédure de recherche. En d’autres termes, la méthode proposée permet une recherche plus précise sans affecter négativement la taille de la base de données, le coût de calcul et les besoins en mémoire.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.12 pp.3170-3180
Date de publication
2018/12/01
Publicisé
2018/09/12
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDP7107
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Traitement d'image et traitement vidéo

Auteurs

Kohei MATSUZAKI
  KDDI Research, Inc.
Kazuyuki TASAKA
  KDDI Research, Inc.
Hiromasa YANAGIHARA
  KDDI Research, Inc.

Mots-clés

Table des matières