Research on high-speed and robust image measurement method based on spatial and temporal unique information

基于时空唯一信息的高速鲁棒图像测量方法研究

• 批准号: 23560512
• 负责人: HASHIMOTO Manabu
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Chukyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23560512/
• 关键词: センシング情報処理; 画像照合; データ削減; 濃度共起確率; テンプレートマッチング; template matching; object recognition; temporal stability; co-occurrence; 3D recognition; pose estimation; image database; machine learning

In this research, a new image measurement method has been proposed. By using a small number of image information, our method has achieved high speed image matching and object recognition. Its processing time is approximately 1000 times shorter than conventional methods.I have shown that useful information for image matching is unique pixels and it can be calculated by estimation of probability of co-occurrence of pixel intensity. Robustness for varying illumination was performed by measuring spatial and temporal co-occurrence behaviors. In addition, stable classification ability has been realized by estimating distinguishability of the data for similar objects around the target object. Moreover, I have proposed additional methods to apply this basic idea to 3D object recognition and robust matching for partial occlusion.I have proved that the proposed method can realize high-speed and reliable image matching by setting appropriate strategy for reducing amount of data.

本研究提出一种新的影像量测方法。该方法利用少量的图像信息，实现了高速的图像匹配和目标识别。它的处理时间是约1000倍，比传统的methods.I短，有用的信息，图像匹配是唯一的像素，它可以通过估计像素强度的共生概率来计算。通过测量空间和时间共现行为来执行对不同照明的鲁棒性。此外，通过估计目标对象周围的类似对象的数据的可重复性，实现了稳定的分类能力。此外，本文还提出了将这一基本思想应用于三维物体识别和部分遮挡鲁棒匹配的方法，并证明了通过设置适当的数据量缩减策略，该方法可以实现快速可靠的图像匹配。

项目成果

最適配置された画素群の濃度共起発生確率に着目した画像のテクスチャ量にロバストな照合手法

一种对图像中的纹理量具有鲁棒性的匹配方法，重点关注最佳放置的像素组的密度共现概率

• 发表时间: 2013
• 期刊: 電気学会論文誌C
• 作者: 瀬尾朋博;岩崎友幸;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;西山乘,橋本学;秋月秀一,橋本学
• 通讯作者: 秋月秀一,橋本学

局所法線分布を記述子とする高信頼な3次元物体検出

使用局部正态分布作为描述符的高度可靠的 3D 对象检测

• 发表时间: 2013
• 作者: Masanobu Nagase;Shuichi Akizuki;Manabu Hashimoto;櫻本泰憲,斎藤正孝,橋本学;秋月秀一,橋本学
• 通讯作者: 秋月秀一,橋本学

画素削減型高速テンプレートマッチング～過酷な環境下でも,目的の物体を素早く正確に見つけ出す～

降像素高速模板匹配~即使在恶劣环境下也能快速准确找到目标物体~

• 发表时间: 2013
• 作者: Shuichi Akizuki;Manabu Hashimoto;櫻本泰憲,斎藤正孝,橋本学;斎藤正孝,清水勇気,橋本学;武井翔一,永瀬誠信,秋月秀一,橋本学;櫻本泰憲,斎藤正孝,橋本学
• 通讯作者: 櫻本泰憲,斎藤正孝,橋本学

Object Detection using Effective Pixels for Distinguishing from Similar Objects

使用有效像素进行物体检测以区分相似物体

• 作者: Yasunori Sakuramoto;Masataka Saito
• 通讯作者: Masataka Saito

集団的評価に基づいて最適化されたサブトラッカ群を用いた部分的遮蔽に頑健な剛体追跡

使用基于集体评估的优化子跟踪器组进行部分遮挡鲁棒刚体跟踪

• 发表时间: 2014
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌D
• 作者: 瀬尾朋博;岩崎友幸;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;井内徹;西山乘,橋本学
• 通讯作者: 西山乘,橋本学