JP2006065399A - 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム - Google Patents
画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006065399A JP2006065399A JP2004244018A JP2004244018A JP2006065399A JP 2006065399 A JP2006065399 A JP 2006065399A JP 2004244018 A JP2004244018 A JP 2004244018A JP 2004244018 A JP2004244018 A JP 2004244018A JP 2006065399 A JP2006065399 A JP 2006065399A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- feature
- resolution
- model
- feature point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【解決手段】 多重解像度生成部21により、モデル画像から多重解像度画像を生成し、特徴量抽出部23により各解像度の特徴点の特徴量を抽出し、モデル辞書登録部24に登録する。入力されたオブジェクト画像の多重解像度を多重解像度生成部31により生成し、その特徴点と特徴量を特徴量比較部35において、モデル辞書登録部24に登録されている特徴量と比較する。この比較は、kdツリー構築部34により構築されたkdツリーを利用して行われる。モデル姿勢推定部36は、特徴量比較部35による特徴量の比較結果に基づいて、オブジェクト画像に含まれるモデル画像の姿勢を推定し、その物体の姿勢パラメータを出力する。本発明は、ロボットに適用することができる。
【選択図】図1
Description
D. Lowe, "Object recognition from local scale-invariant features," in Proc. International Conference on Computer Vision, Vol. 2, pp. 1150-1157, September 20-25, 1999, Corfu, Greece. D. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," accepted for publication in the International Journal of Computer Vision, 2004. K. Mikolajczyk, C. Schmid, "Indexing based on scale invariant interest points," International Conference on Computer Vision, 525-531, July 2001. K. Mikolajczyk, C. Schmid, "Indexing based on scale invariant interest points," International Conference on Computer Vision, 525-531, July 2001. Schmid, C., and R. Mohr, "Local grayvalue invariants for image retrieval," IEEE PAMI, 19, 5, 1997, pp. 530-534. Schmid, C., and R. Mohr, "Local grayvalue invariants for image retrieval," IEEE PAMI, 19, 5, 1997, pp. 530-534.
+q・{(1−p)・f(x,y+1)+p・f(x+1,y+1)}
・・・(10)
2)スケール変化のロバスト性を得るために、多重解像度画像の構成はなるべくスケールレンジを広くするのが望ましい。
3)モデル学習時にはリアルタイム性をそれほど重視しなくても良いので、モデル画像の多重解像度画像数を多くし、スケールレンジを広くして特徴点特徴量抽出し、保持することが可能である。
4)本実施の形態では、オブジェクト画像から抽出された各特徴点特徴量を、全モデルの全特徴点特徴量から構築されるkdツリーの k-Nearest Neighbor(k-NN)探索(後述する)を用いて特徴量の比較を行っているため、特徴量比較にかかる計算コストは、オブジェクト画像から抽出された特徴点数に対して比例して増加するが、モデル特徴点数に対しては、全認識対象モデルからkdツリーを構築した場合には全モデル特徴点をnとすると、計算コストをlognのオーダー(つまりO(logn))に抑えることができる。
5)また一方で、認識時はリアルタイム性が重視されるため、多重解像度画像数をなるべく減らすことで計算コストを小さくする必要が有る。
6)かといって、入力されたオブジェクト画像から多重解像度画像を生成せず、原画像のみを用いてしまうと、モデル画像の原画像のサイズよりもオブジェクト画像中の認識対象物体のサイズが大きい場合には、その物体の認識が不可能となってしまう。
dY=Yi−scl・γ・sin(α+θ) ・・・(20)
2. 特徴点の局所領域濃度勾配のカノニカル方向を0度に正規化した特徴量を用いるようにしたので、回転変化にロバストな認識が可能となる。
3. 明度変化に影響されやすい局所領域濃度勾配の強度情報ではなく、方向情報を特徴量及びそのマッチングに用いたので、明度変化に対してロバストな認識が可能となる。
4. 全ての解像度間で特徴量間マッチングを行うようにしたので、拡大縮小変化に対してロバストな認識が可能となる。
5. 特徴点ペア抽出後、アフィン拘束及び一般化ハフ変換を用いるようにしたので、アフィン変換に対してロバストな認識が可能になる。
6. 局所特徴量間マッチングを用いるようにしたので、認識対象物体が部分的に隠されているような場合にも認識が可能となる。
7. モデル毎に特徴点ペアを抽出し、モデル毎に姿勢推定を行うようにしたので、入力画像中に複数のモデル物体が含まれているような画像でもモデル物体の認識が可能となる。
8. 学習時に、特徴点、特徴量をより広いスケールレンジでより細かいスケールサンプリングで抽出する一方で、認識時には粗いスケールレンジ、粗いスケールサンプリングで特徴点、特徴量を抽出し、特徴量比較をkdツリーによるk-NN探索法を用いることにより、認識精度を落とさずに認識計算コストを減少させることが可能となる。つまり、リアルタイムに精度よく物体の認識が可能となる。
Claims (17)
- 入力された画像から予め登録されているモデル画像を認識する画像処理装置において、
入力された画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を生成する多重解像度画像生成手段と、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
入力された画像の前記特徴量を前記モデル画像の特徴量と比較し、類似する特徴量を有する特徴点の組としての候補対応特徴点組を生成する比較手段と、
前記候補対応特徴点組に基づいて、入力された画像の姿勢を推定する姿勢推定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記特徴量抽出手段は、第1のタイプの特徴量として前記特徴点近傍の濃度勾配の方向ヒストグラムを抽出し、第2のタイプの特徴量として次元縮退濃度勾配ベクトルを抽出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記比較手段は、前記タイプ毎にkdツリーとされた前記モデル画像の特徴量群を、入力された画像の前記特徴量に基づいてk Nearest Neighbor (k-NN) 探索することで、前記候補対応特徴点組を生成する
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記比較手段は、各タイプにおいて共通に抽出された前記特徴量を有する前記特徴点を前記候補対応特徴点組とする
ことを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記候補対応特徴点組を、前記モデル画像の位置姿勢を決める画像変換パラメータで規定されるパラメータ空間上に投票し、その最大投票数を閾値と比較することで絞り込む絞り込み手段をさらに備え、
前記姿勢推定手段は、絞り込まれた前記候補対応特徴点組に基づいて、入力された画像の姿勢を推定する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記姿勢推定手段は、ランダムに選択したN組の前記候補対応特徴点組により決定される前記モデル画像の位置姿勢を決める画像変換パラメータをパラメータ空間に投射し、前記パラメータ空間上で形成されるクラスタのうち、最多メンバ数を有するクラスタを求め、そのメンバから最小自乗法により求まる前記モデル画像の位置姿勢を決める画像変換パラメータを前記モデル画像を認識する認識結果として出力する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記姿勢推定手段は、前記最多メンバ数を有するクラスタのセントロイドを検出し、前記セントロイドからなる前記モデル画像の位置姿勢を決める画像変換パラメータを前記モデル画像を認識する認識結果として出力する
ことを特徴とする請求項6に記載の画像処理装置。 - 前記多重解像度画像生成手段は、学習時における場合より粗い精度で前記多重解像度画像を生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 入力された画像から予め登録されているモデル画像を認識する画像処理装置の画像処理方法において、
入力された画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を生成する多重解像度画像生成ステップと、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
入力された画像の前記特徴量を前記モデル画像の特徴量と比較し、類似する特徴量を有する特徴点の組としての候補対応特徴点組を生成する比較ステップと、
前記候補対応特徴点組に基づいて、入力された画像の姿勢を推定する姿勢推定ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 入力された画像から予め登録されているモデル画像を認識する画像処理装置のプログラムであって、
入力された画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を生成する多重解像度画像生成ステップと、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
入力された画像の前記特徴量を前記モデル画像の特徴量と比較し、類似する特徴量を有する特徴点の組としての候補対応特徴点組を生成する比較ステップと、
前記候補対応特徴点組に基づいて、入力された画像の姿勢を推定する姿勢推定ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。 - 入力された画像から予め登録されているモデル画像を認識する画像処理装置のプログラムであって、
入力された画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を生成する多重解像度画像生成ステップと、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
入力された画像の前記特徴量を前記モデル画像の特徴量と比較し、類似する特徴量を有する特徴点の組としての候補対応特徴点組を生成する比較ステップと、
前記候補対応特徴点組に基づいて、入力された画像の姿勢を推定する姿勢推定ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 認識の対象とされる画像と比較するためのモデル画像を学習する画像処理装置において、
前記モデル画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を、認識時における場合より細かい精度で生成する多重解像度画像生成手段と、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記モデル画像の前記特徴量を登録する登録手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記特徴量抽出手段は、第1のタイプの特徴量として前記特徴点近傍の濃度勾配の方向ヒストグラムを抽出し、第2のタイプの特徴量として次元縮退濃度勾配ベクトルを抽出する
ことを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。 - 前記登録手段は、前記モデル画像の特徴量群を、前記タイプ毎にkdツリーとして登録する
ことを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。 - 認識の対象とされる画像と比較するためのモデル画像を学習する画像処理装置の画像処理方法において、
前記モデル画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を、認識時における場合より細かい精度で生成する多重解像度画像生成ステップと、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記モデル画像の前記特徴量を登録する登録ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。 - 認識の対象とされる画像と比較するためのモデル画像を学習する画像処理装置のプログラムであって、
前記モデル画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を、認識時における場合より細かい精度で生成する多重解像度画像生成ステップと、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記モデル画像の前記特徴量を登録する登録ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。 - 認識の対象とされる画像と比較するためのモデル画像を学習する画像処理装置のプログラムであって、
前記モデル画像の解像度を、予め定められている割合で低下させることで、複数の異なる解像度の画像からなる多重解像度画像を、認識時における場合より細かい精度で生成する多重解像度画像生成ステップと、
前記多重解像度画像のそれぞれの解像度の画像について特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
前記特徴点における少なくとも2つの局所的な特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記モデル画像の前記特徴量を登録する登録ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004244018A JP4605445B2 (ja) | 2004-08-24 | 2004-08-24 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004244018A JP4605445B2 (ja) | 2004-08-24 | 2004-08-24 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006065399A true JP2006065399A (ja) | 2006-03-09 |
JP4605445B2 JP4605445B2 (ja) | 2011-01-05 |
Family
ID=36111878
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004244018A Expired - Fee Related JP4605445B2 (ja) | 2004-08-24 | 2004-08-24 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4605445B2 (ja) |
Cited By (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1942488A2 (en) | 2006-03-10 | 2008-07-09 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Fixed codebook searching apparatus |
EP1993063A2 (en) | 2007-05-16 | 2008-11-19 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image retrieval method |
DE102008000758A1 (de) | 2007-04-09 | 2009-02-05 | Denso Corp., Kariya-shi | Vorrichtung zum Erkennen eines Objekts in einer Abbildung |
JP2009043039A (ja) * | 2007-08-09 | 2009-02-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
KR100894136B1 (ko) | 2006-08-31 | 2009-04-20 | 세종대학교산학협력단 | 광선 추적을 위한 비 스택 방식의 케이디 트리 탐색알고리즘을 적용한 영상검출 장치 및 방법 |
KR100930626B1 (ko) * | 2007-08-23 | 2009-12-09 | 전자부품연구원 | 스테레오 카메라를 구비한 로봇의 물체 자세 인식 방법 |
JP2010102502A (ja) * | 2008-10-23 | 2010-05-06 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2010102501A (ja) * | 2008-10-23 | 2010-05-06 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2010134927A (ja) * | 2008-12-03 | 2010-06-17 | Ind Technol Res Inst | 階層的外観モデルを用いた監視方法及び監視装置 |
JP2010218479A (ja) * | 2009-03-19 | 2010-09-30 | Yahoo Japan Corp | 画像検索装置 |
JP2010272091A (ja) * | 2009-05-25 | 2010-12-02 | Canon Inc | 画像検索装置およびその方法 |
JP2011028419A (ja) * | 2009-07-23 | 2011-02-10 | Nec Corp | 物体検出装置、物体検出方法及び物体検出プログラム |
JP2011097258A (ja) * | 2009-10-28 | 2011-05-12 | Kyocera Mita Corp | 画像処理装置、画像処理方法及び画像形成装置 |
JP2012010006A (ja) * | 2010-06-23 | 2012-01-12 | Nikon Corp | 撮像装置 |
US8126206B2 (en) | 2007-02-20 | 2012-02-28 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
US8412730B2 (en) | 2009-05-25 | 2013-04-02 | Canon Kabushiki Kaisha | Image search apparatus and method thereof |
JP2013073476A (ja) * | 2011-09-28 | 2013-04-22 | Canon Inc | 画像検索装置、画像検索方法及びプログラム |
JP2013109773A (ja) * | 2013-01-07 | 2013-06-06 | Olympus Corp | 特徴マッチング方法及び商品認識システム |
WO2013088994A1 (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | 日本電気株式会社 | 映像処理システム、映像処理方法、携帯端末用またはサーバ用の映像処理装置およびその制御方法と制御プログラム |
US8548260B2 (en) | 2009-03-02 | 2013-10-01 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Learning apparatus and object detecting apparatus |
US8582887B2 (en) | 2005-01-07 | 2013-11-12 | Sony Corporation | Image processing system, learning device and method, and program |
KR101340594B1 (ko) * | 2012-04-19 | 2013-12-11 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 다중 해상도 기반의 영역화 장치 및 방법 |
KR101404640B1 (ko) | 2012-12-11 | 2014-06-20 | 한국항공우주연구원 | 영상 매칭 방법 및 이를 수행하는 시스템 |
US8842917B2 (en) | 2009-11-05 | 2014-09-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Local feature extraction apparatus, control method therefor, and computer-readable medium |
JP2015076026A (ja) * | 2013-10-11 | 2015-04-20 | キヤノン株式会社 | パターンマッチング装置及びパターンマッチング方法 |
JP2015138413A (ja) * | 2014-01-22 | 2015-07-30 | 富士通株式会社 | 画像照合方法、画像処理システム、及びプログラム |
US9286543B2 (en) | 2011-08-16 | 2016-03-15 | Nec Corporation | Characteristic point coordination system, characteristic point coordination method, and recording medium |
JP2016527634A (ja) * | 2013-07-24 | 2016-09-08 | テレコム・イタリア・エッセ・ピー・アー | キーポイント識別 |
CN108665491A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-10-16 | 西安电子科技大学 | 一种基于局部参考点的快速点云配准方法 |
JP2023509105A (ja) * | 2020-10-26 | 2023-03-07 | 3アイ インコーポレイテッド | ディープラーニングを利用した屋内位置測位方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08137908A (ja) * | 1994-11-15 | 1996-05-31 | Canon Inc | 画像検索方法及び装置 |
JP2002298141A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-11 | Nec Corp | パターン照合装置とそのパターン照合方法、及びパターン照合プログラム |
JP2003178303A (ja) * | 2001-12-10 | 2003-06-27 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 物体認識装置 |
-
2004
- 2004-08-24 JP JP2004244018A patent/JP4605445B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08137908A (ja) * | 1994-11-15 | 1996-05-31 | Canon Inc | 画像検索方法及び装置 |
JP2002298141A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-11 | Nec Corp | パターン照合装置とそのパターン照合方法、及びパターン照合プログラム |
JP2003178303A (ja) * | 2001-12-10 | 2003-06-27 | Advanced Telecommunication Research Institute International | 物体認識装置 |
Cited By (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8582887B2 (en) | 2005-01-07 | 2013-11-12 | Sony Corporation | Image processing system, learning device and method, and program |
EP1942489A1 (en) | 2006-03-10 | 2008-07-09 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Fixed codebook searching apparatus |
EP1942488A2 (en) | 2006-03-10 | 2008-07-09 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Fixed codebook searching apparatus |
KR100894136B1 (ko) | 2006-08-31 | 2009-04-20 | 세종대학교산학협력단 | 광선 추적을 위한 비 스택 방식의 케이디 트리 탐색알고리즘을 적용한 영상검출 장치 및 방법 |
CN101251897B (zh) * | 2007-02-20 | 2012-07-04 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法 |
US8126206B2 (en) | 2007-02-20 | 2012-02-28 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
US8027514B2 (en) | 2007-04-09 | 2011-09-27 | Denso Corporation | Apparatus for recognizing object in image |
DE102008000758A1 (de) | 2007-04-09 | 2009-02-05 | Denso Corp., Kariya-shi | Vorrichtung zum Erkennen eines Objekts in einer Abbildung |
EP1993063A2 (en) | 2007-05-16 | 2008-11-19 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image retrieval method |
US8170379B2 (en) | 2007-05-16 | 2012-05-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image retrieval method |
JP2009043039A (ja) * | 2007-08-09 | 2009-02-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 |
KR100930626B1 (ko) * | 2007-08-23 | 2009-12-09 | 전자부품연구원 | 스테레오 카메라를 구비한 로봇의 물체 자세 인식 방법 |
JP2010102501A (ja) * | 2008-10-23 | 2010-05-06 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2010102502A (ja) * | 2008-10-23 | 2010-05-06 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2010134927A (ja) * | 2008-12-03 | 2010-06-17 | Ind Technol Res Inst | 階層的外観モデルを用いた監視方法及び監視装置 |
US8548260B2 (en) | 2009-03-02 | 2013-10-01 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Learning apparatus and object detecting apparatus |
JP2010218479A (ja) * | 2009-03-19 | 2010-09-30 | Yahoo Japan Corp | 画像検索装置 |
US8472757B2 (en) | 2009-05-25 | 2013-06-25 | Canon Kabushiki Kaisha | Image search with feature point transformation |
JP2010272091A (ja) * | 2009-05-25 | 2010-12-02 | Canon Inc | 画像検索装置およびその方法 |
US8412730B2 (en) | 2009-05-25 | 2013-04-02 | Canon Kabushiki Kaisha | Image search apparatus and method thereof |
JP2011028419A (ja) * | 2009-07-23 | 2011-02-10 | Nec Corp | 物体検出装置、物体検出方法及び物体検出プログラム |
JP2011097258A (ja) * | 2009-10-28 | 2011-05-12 | Kyocera Mita Corp | 画像処理装置、画像処理方法及び画像形成装置 |
US8842917B2 (en) | 2009-11-05 | 2014-09-23 | Canon Kabushiki Kaisha | Local feature extraction apparatus, control method therefor, and computer-readable medium |
JP2012010006A (ja) * | 2010-06-23 | 2012-01-12 | Nikon Corp | 撮像装置 |
US9420167B2 (en) | 2010-06-23 | 2016-08-16 | Nikon Corporation | Imaging apparatus |
US9286543B2 (en) | 2011-08-16 | 2016-03-15 | Nec Corporation | Characteristic point coordination system, characteristic point coordination method, and recording medium |
JP2013073476A (ja) * | 2011-09-28 | 2013-04-22 | Canon Inc | 画像検索装置、画像検索方法及びプログラム |
WO2013088994A1 (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | 日本電気株式会社 | 映像処理システム、映像処理方法、携帯端末用またはサーバ用の映像処理装置およびその制御方法と制御プログラム |
US9355317B2 (en) | 2011-12-14 | 2016-05-31 | Nec Corporation | Video processing system, video processing method, video processing device for mobile terminal or server and control method and control program thereof |
KR101340594B1 (ko) * | 2012-04-19 | 2013-12-11 | 한국외국어대학교 연구산학협력단 | 다중 해상도 기반의 영역화 장치 및 방법 |
KR101404640B1 (ko) | 2012-12-11 | 2014-06-20 | 한국항공우주연구원 | 영상 매칭 방법 및 이를 수행하는 시스템 |
JP2013109773A (ja) * | 2013-01-07 | 2013-06-06 | Olympus Corp | 特徴マッチング方法及び商品認識システム |
JP2016527634A (ja) * | 2013-07-24 | 2016-09-08 | テレコム・イタリア・エッセ・ピー・アー | キーポイント識別 |
JP2015076026A (ja) * | 2013-10-11 | 2015-04-20 | キヤノン株式会社 | パターンマッチング装置及びパターンマッチング方法 |
JP2015138413A (ja) * | 2014-01-22 | 2015-07-30 | 富士通株式会社 | 画像照合方法、画像処理システム、及びプログラム |
CN108665491A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-10-16 | 西安电子科技大学 | 一种基于局部参考点的快速点云配准方法 |
CN108665491B (zh) * | 2018-03-22 | 2022-04-12 | 西安电子科技大学 | 一种基于局部参考点的快速点云配准方法 |
JP2023509105A (ja) * | 2020-10-26 | 2023-03-07 | 3アイ インコーポレイテッド | ディープラーニングを利用した屋内位置測位方法 |
JP7336653B2 (ja) | 2020-10-26 | 2023-09-01 | 3アイ インコーポレイテッド | ディープラーニングを利用した屋内位置測位方法 |
US11961256B2 (en) | 2020-10-26 | 2024-04-16 | 3I Inc. | Method for indoor localization using deep learning |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP4605445B2 (ja) | 2011-01-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4605445B2 (ja) | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム | |
Schmid et al. | Local grayvalue invariants for image retrieval | |
JP4196302B2 (ja) | 情報処理装置および方法、並びにプログラム | |
Castellani et al. | Sparse points matching by combining 3D mesh saliency with statistical descriptors | |
US8582887B2 (en) | Image processing system, learning device and method, and program | |
US9141871B2 (en) | Systems, methods, and software implementing affine-invariant feature detection implementing iterative searching of an affine space | |
US8718380B2 (en) | Representing object shapes using radial basis function support vector machine classification | |
Pang et al. | Training-based object recognition in cluttered 3d point clouds | |
Dutta et al. | A symbol spotting approach in graphical documents by hashing serialized graphs | |
WO2006058154A1 (en) | Method for automatic shape classification | |
CN108388902B (zh) | 结合全局框架点与局部shot特征的复合3d描述子构建方法 | |
Coleman et al. | Multi-scale edge detection on range and intensity images | |
Bhattacharya et al. | Improving RANSAC feature matching with local topological information | |
US7146048B2 (en) | Representation of shapes for similarity measuring and indexing | |
WO2008003985A2 (en) | Method of identifying linear features within an image | |
Di Ruberto | Generalized hough transform for shape matching | |
de Trazegnies et al. | 3D object recognition based on curvature information of planar views | |
Sintunata et al. | Skewness map: estimating object orientation for high speed 3D object retrieval system | |
Bal et al. | Skeleton-based recognition of shapes in images via longest path matching | |
Zhao et al. | A novel approach for scale and rotation adaptive estimation based on time series alignment | |
Babalola et al. | A parts-and-geometry initialiser for 3D non-rigid registration using features derived from spin images | |
Penate-Sanchez et al. | LETHA: Learning from high quality inputs for 3D pose estimation in low quality images | |
Méndez et al. | Comparative study of point cloud registration techniques between ICP and others | |
Wigati et al. | Combination of Salient Object Detection and Image Matching for Object Instance Recognition | |
Roels et al. | Superpixel quality in microscopy images: the impact of noise & denoising |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070809 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20100527 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100601 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100726 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20100909 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20100922 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131015 Year of fee payment: 3 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |