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三品 陽平

ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF. 三品 陽平. 2011.12.20. 論文紹介. ORB : an efficient alternative to SIFT or SURF [ICCV2011] FAST に回転不変性を導入 BRIEF の改良 BRISK とオリエンテーションの推定法と 輝度差を求める 2 点の選択方法が異なる 著者 Ethan Rublee , Vincent Rabaud , Kurt Konolige , Gray Bradski Willow Garage.

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Presentation Transcript

  1. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 三品 陽平 2011.12.20

  2. 論文紹介 • ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF [ICCV2011] • FAST に回転不変性を導入 • BRIEFの改良 • BRISKとオリエンテーションの推定法と輝度差を求める2点の選択方法が異なる • 著者 Ethan Rublee, Vincent Rabaud, Kurt Konolige, Gray Bradski • Willow Garage

  3. キーポイント検出と特徴量記述の変遷 BRIEFの改良

  4. キーポイント検出手法 • SIFT(DoG)[ICCV1999] • DoG画像を利用した極値探索によるキーポイント検出 • SURF[ECCV2006] • 近似Hessian-Laplaceによるキーポイント検出 • FAST[ECCV2006] • 決定木を利用したコーナー判定によるキーポイント検出 高速なキーポイント検出 高速化のためFASTの利用を想定(オリエンテーション算出)

  5. Features from Accelerated Segment Test (FAST) • コーナーのみをキーポイントの対象として検出 • 注目画素を中心とした円周上の画素を観測 • 決定木を用いたFASTによるコーナー検出 • 高速かつ省メモリなコーナー検出が可能 • SIFT(DoG)と比較して約45倍高速 • 画像の複数スケールを入力しキーポイントのスケールを決定

  6. オリエンテーション • パッチ内の輝度値の重心位置と中心を結ぶ方向ベクトル : パッチ中心 : 輝度の重心

  7. オリエンテーションの算出 • モーメントの算出 • 重心座標の算出 x,y : パッチ内の座標

  8. BRIEF • 高速性 • 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 • スケール不変性，回転不変性がない

  9. 特徴量記述 • パッチ内の比較ピクセルを学習により選択 • 分散が大きく，ペア間の相関が低いバイナリコードを選択 • Greedy アルゴリズムを用いて選択

  10. Greedyアルゴリズムを用いた選択 • 前処理 • PASCAL 2006から300,000のキーポイントを算出 • 31×31のパッチに5×5のサブウィンドウを設定 • 205590のテストペアを作成 • 全てのテストペアのテストを実行 • バイナリの平均値が0.5に近い順にペアをソートしベクトルTに代入 • 先頭のペアをベクトルRに代入 • 繰り返し処理 • ベクトルTから1つ取り出しベクトルR内のペアと相関を比較 • 相関がしきい値以下ならベクトルRに追加，それ以外は破棄 • ベクトルRが256個のペアを選択したら終了 • 探索しても256に満たない場合はしきい値を下げる

  11. 評価実験 • 回転不変性 rBRIEFが最も回転に対する頑健性が高い

  12. 評価実験 • 実環境下におけるマッチング • 回転，スケール変化に対応

  13. 評価実験 • 識別の処理時間の比較 • Intel i7 2.8GHz 搭載マシン • 2686枚の画像から5つのスケールを算出 • 2000000点以上の特徴点を約42秒で処理が可能 ORBの各ステップの処理時間 1フレームの処理時間の比較 SIFTと比べ約340倍高速に処理が可能

  14. 物体認識と姿勢推定 • 対応点マッチングによる物体認識 • 物体の姿勢も推定可能

  15. まとめ • FASTにオリエンテーション算出アルゴリズムを導入 • BRIEFに回転不変性の導入 • 学習による比較ピクセルの選択 • 高速且つロバストなマッチングが可能

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