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Unified real-time tracking and recognition with rotation-invariant fast features

Unified real-time tracking and recognition with rotation-invariant fast features. 後藤祐斗. キーポイント検出と特徴量記述の変遷. 回転に不変な特徴量 記述 の高速化. Mobile Augmented Reality(MAR). 携帯端末で拡張現実 持ち方に よる見えの変化 回転 に 不変 低スペック 省メモリかつ高速なアルゴリズム. 頑健，高速，省メモリな 特徴量記述が必要. ARTOOLWORKS より抜粋. 携帯端末では SIFT や SURF による 処理が困難. 特徴量記述.

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Unified real-time tracking and recognition with rotation-invariant fast features

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Presentation Transcript

  1. Unified real-time tracking and recognition with rotation-invariant fast features 後藤祐斗

  2. キーポイント検出と特徴量記述の変遷 回転に不変な特徴量記述の高速化

  3. Mobile Augmented Reality(MAR) • 携帯端末で拡張現実 持ち方による見えの変化回転に不変 低スペック省メモリかつ高速なアルゴリズム 頑健，高速，省メモリな特徴量記述が必要 ARTOOLWORKSより抜粋 携帯端末ではSIFTやSURFによる処理が困難

  4. 特徴量記述 • SIFT • キーポイント検出 • スケールとキーポイント検出 • キーポイントのローカライズ • 特徴量記述 • オリエンテーションの算出 • 特徴量記述 SIFT：処理コストは高いが高精度 デスクトップPC SURF：SIFTの高速化 携帯端末 RIFF：高速化及び省メモリ化

  5. Rotation-Invariant Fast Feature(RIFF) • 回転に不変な勾配方向の取得 • キーポイントを中心とした法線ベクトル, 接線ベクトルを求める • 勾配方向を r－t空間のローカル座標系に投影 キーポイント中心 注目座標　 勾配方向 回転変化 • 法線ベクトル　 • 接線ベクトル • 回転行列　 r－tローカル座標に投影することで回転に不変な勾配方向を取得

  6. Rotation-Invariant Fast Feature(RIFF) 回転変化に依存しない勾配方向を取得 回転に不変な 勾配方向を取得

  7. Rotation-Invariant Fast Feature • 特徴量記述 • 1ピクセル刻みで勾配を算出 → 高速化 • ヒストグラムの作成 • サイズの異なる4つの同心円に領域分割 • それぞれの領域においてr–t座標系よりヒストグラムを作成 • ヒストグラムは5×5スカラー量子化範囲 • 特徴次元数は 4 × 25 =100次元 円形パッチ スカラー量子化範囲

  8. キーポイントによる評価実験 • キーポイントはFASTにより検出 • 実験環境 • 15fps,320×240 サイズの動画 × 2 • 処理端末 • 携帯 NokiaN900(ARMプロセッサ, 600MHz) • ノートPC IBMT43(PemtiumM, 1.8GHz) • 比較手法 • KLT [Bruce D. Lucas and Takeo Kanade, IJCAI1981] • RIFF

  9. 評価結果 ノートPCでは約10倍，携帯端末では約26倍高速

  10. 画像認識による評価実験 • 画像データベースから画像検索 • 2,000 ~ 1,000,000 枚のデータベースから検索 • 入力画像を5°刻みで回転させて評価 • 正解率の平均値を比較 • 比較手法 • SIFT, SURF, RIFF

  11. 認識結果 RIFFは回転に不変な追跡が可能

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