JP5431362B2 - 画像識別のための特徴ベースの識別特性(signature) - Google Patents
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Description
・特徴抽出及び特徴照合の双方の計算複雑度の低減
・画像記述子サイズの低減
・様々な画像の変更に対するロバスト性の増加、及び
・広範囲にわたる画像の変更に関して99.8%の検出率を通常維持しながら、誤報率を0.05ppm(百万分率)レベルへ低減。
・色数削減、
・ぼかし、
・明るさの変更、
・反転(左右及び上下)、
・階調変換、
・ヒストグラム等化、
・JPEG圧縮、
・ノイズ、
・回転、
・クロップ、
・スケーリング、
・平行移動、
・スキューイング、及び
・視点変更(Perspective change)。
c(ω)=|F(ω)|−|F(ω+1)|
max(ξ(t)) (1)
及び
∫|ξ(t)’|dt (2)
を使用して、完全トレース変換のサーカス関数から2つの識別子を抽出する。
L1=ab/ac
及び
L2=ab/bc
を得る。
[1]Open CV Reference Manual, Chapter 1: Image Processing Gradients, Edge and Corners - “FindCornerSubPix”: http://opencvlibrary.sourceforge.net/CvReference
Claims (29)
- 画像に対応する信号を処理することによって前記画像の表現を導出する方法であって、
画像の特徴点を識別し、識別された特徴点に対応する画像領域を選択することにより、前記画像を代表するか又は前記画像にとって有意である複数の画像領域を識別すること、
識別された画像領域毎に、
前記画像領域の少なくとも一部分に対して第1の汎関数を適用してトレース変換を得ること、及び
マルチ解像度の識別子と、トレース変換のサーカス関数及びトレース変換における帯から得られる識別子とを生成する、前記トレース変換又は前記トレース変換の一部に関連する複数の中間表現を取得すること、並びに
前記複数の画像領域のうちの2つ以上の画像領域の前記中間表現から前記画像の前記表現を導出すること、
を含む、方法。 - 前記画像領域を選択するステップは、
前記画像の複数の前記識別された特徴点を特徴強度に従って選択すること、及び
前記選択された複数の前記識別された特徴点に対応する画像領域を確定すること、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記画像領域を選択するステップは、
前記画像の識別された特徴点に対応する複数の画像領域を、識別された特徴点の前記画像内における位置に従って選択することを含む、請求項1又は2に記載の方法。 - 前記選択された複数の画像領域は、前記画像にわたって分散している、請求項3に記載の方法。
- 各選択された画像領域は、他の選択された画像領域の前記特徴点から前記画像内で少なくとも所定の距離だけ離れている特徴に対応する、請求項3又は4に記載の方法。
- 前記画像の特徴点を識別するステップは、特徴点を検出するために強度画像勾配法を使用する、請求項1から請求項5までのいずれか1項に記載の方法。
- 前記中間表現は一次元関数である、請求項1から請求項6までのいずれか1項に記載の方法。
- 2つ以上の前記画像領域の前記中間表現から前記画像の前記表現を導出するステップは、
前記画像領域の前記中間表現から各画像領域の表現を導出すること、及び
前記画像の前記表現を導出するために、前記画像領域の複数の導出された表現を使用すること、
を含む、請求項1から請求項7までのいずれか1項に記載の方法。 - 前記画像領域の前記中間表現から各画像領域の表現を導出するステップは、
前記中間表現の周波数表現の複数の周波数成分を使用して、前記画像領域の前記少なくとも一部分の前記中間表現を処理することを含む、請求項8に記載の方法。 - 前記画像の前記表現を導出するステップは、
選択された複数の識別された画像領域の対応する中間表現から導出された、該選択された複数の識別された画像領域の表現の、選択された複数の部分を結合することを含む、請求項1から請求項9までのいずれか1項に記載の方法。 - 前記複数の画像領域のうちの2つ以上の画像領域の前記中間表現から前記画像の前記表現を導出するステップは、所定の数の画像領域の前記中間表現を使用し、該所定の数は好ましくは2〜256の範囲にある、請求項1から請求項10までのいずれか1項に記載の方法。
- 各画像領域に関連する幾何学的情報を、前記識別された画像領域の導出された表現と関連付けることをさらに含む、請求項1から請求項11までのいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1から請求項12までのいずれか1項に記載の方法を使用して前記画像の表現を導出すること、及び
前記表現を前記画像と関連付けること、
を含む、画像を識別するための方法。 - 請求項1から請求項13までのいずれか1項に記載の方法を使用して導出された各画像の表現を導出することを含む、画像を比較するための方法。
- 第1の画像の前記表現に関連付けられる画像領域を、第2の画像の前記表現に関連付けられる画像領域と比較することを含む、請求項14に記載の画像を比較するための方法。
- 前記第1の画像の画像領域の表現と、前記第2の画像の画像領域の表現との間のハミング距離を求めるために、前記第1の画像の前記表現及び前記第2の画像の前記表現を使用すること、及び
前記対応する画像領域の前記表現間の前記ハミング距離が第1の所定の閾値未満である場合、前記第1の画像及び前記第2の画像を潜在的な一致として識別すること、
を含む、請求項15に記載の方法。 - 前記第1の画像及び前記第2の画像の複数の画像領域の表現に関するハミング距離を求めることを含む、請求項16に記載の方法。
- 前記第1の画像及び前記第2の画像から所定の数の画像領域対を識別することであって、該識別される対は、前記第1の所定の閾値未満であるとともに最も低いハミング距離が求められる、対応する表現を有している、識別することをさらに含む、請求項17に記載の方法。
- 前記画像領域の前記識別される対における各領域は一意的である、請求項18に記載の方法。
- 前記画像領域の前記識別された対の前記表現に関する前記ハミング距離の合計を使用して累積ハミング距離を求めること、及び
前記画像領域の前記識別された対の前記表現の前記累積ハミング距離が第2の所定の閾値未満である場合、前記第1の画像及び前記第2の画像を潜在的な一致として識別すること、
をさらに含む、請求項17、18、又は19に記載の方法。 - 前記画像が一致であるか否かを判断するために、潜在的な一致であると判断された複数の画像領域対又は画像対に関する幾何学的情報に幾何学的制約条件を適用することであって、ことを含む、請求項16から請求項20までのいずれか1項に記載の方法。
- 幾何学的制約条件を適用するステップは、
前記第1の画像内の所定の数の画像領域間の距離の第1の比を求めること、
前記第2の画像内の前記所定の数の画像領域間の距離の第2の比を求めること、及び
前記第1の比と前記第2の比との間の差分が第3の所定の閾値未満である場合、前記第1の画像及び前記第2の画像を一致であると判断すること、
を含む、請求項21に記載の方法。 - 前記所定の数は3である、請求項22に記載の方法。
- 幾何学的制約条件を適用するステップは、
前記第1の画像及び前記第2の画像のそれぞれについて、
以下の式を使用して、前記3つの画像領域に対応する点(a、b、及びc)間のユークリッド距離の比を計算すること、
L1=ab/ac、及びL2=ab/bc
並びに、
以下の式を使用して、前記第1の画像及び前記第2の画像(A,B)の線長比(L1,L2)間の距離を測定すること、
- 前記第3のしきい値は、G1、G2、及びG1+G2のうちの1つ又は複数に関する閾値を含む、請求項24に記載の方法。
- 表現の比較に基づいて前記複数の画像から照合する画像を選択することを含む、請求項14から請求項25までのいずれか1項に記載の方法。
- 請求項1から請求項25までのいずれか1項に記載の方法を実行させるための制御装置を備える、装置。
- 画像及び/又は画像の表現を記憶する記憶手段、画像データベース及び/又は記述子データベース、表示手段、並びに画像選択手段のうちの1つ又は複数をさらに備える、請求項27に記載の装置。
- コンピュータによって実行されると、請求項1〜25のいずれか一項に記載の方法を実施する命令を備えるコンピュータ記憶媒体。
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