1. Bag-of-Featuresに基づく物体認識 (1)
－ 特定物体認識 －
Akisato Kimura @ NTT CS Labs.
Twitter ID: @_akisato

2. 特定物体認識とは？
 教科書によると
 画像内にある個別物体（＝インスタンス）を認識する処理
 物体の「見え」から物体IDへの変換を意味する
 …いや，これでは全然わかりません…
 要するに ↓↓↓ と見なすタスクが特定物体認識
＝
2 関西CVPRML勉強会 2012.1.14

3. 一般物体認識と何が違うの？
 一般物体認識： 物体のクラスを認識する処理
＝ ＝
 特定物体認識： インスタンスを認識する処理
＝ ≠
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4. でも，区別は簡単ではない
 一般的には，どんな変動を吸収するか？で区別
 特定物体認識：
アフィン変換（回転・拡大縮小）・オクルージョン・
照明変動（に伴う見た目の色の変化） などを吸収
 一般物体認識：
物体インスタンスの多様性を吸収
 とすると，これらはどっち？
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5. 何の役に立つのか？
 特殊なマーカを使わずに実世界とwebとをつなぐ
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6. ある程度は既にできています
 Google goggle
 http://www.google.com/mobile/goggles/
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7. 一般的な実現方法
クエリ画像 照合・検証 出力
特
特 徴
徴 量
量 Visual words 表 画像DB
抽 （量子化テーブル） 現 （構造化索引集合）
出 記
述
DB画像 Visual word
DB画像
DB画像 索引付け
設計
（特徴量量子化）
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8. 実現における課題
1. 大規模データに対する高速処理 2. 各種変動に対する頑健処理
クエリ画像
→ 索引付け・照合で工夫 → 特徴抽出・特徴量表現で工夫 出力
照合・検証
10K～ words 特
特 徴
回転・拡大縮小・ 徴 量 ～1sec
隠れ・色変化 量 Visual words 表 画像DB
抽 （量子化テーブル） 現 （構造化索引集合）
出 記
述 ～100G Bytes
DB画像 Visual word
DB画像
DB画像 索引付け
設計
（特徴量量子化）
1M～ images
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9. 特徴量抽出
 どんな変動が起きても値が不変な特徴量が理想
 大域特徴量 or 局所特徴量
 大域特徴量： 計算簡単，でも各種変動に弱い
 局所特徴量： 計算大変，でも各種変動に強い
 特定物体認識における主流は，局所特徴量．
大域特徴量
（ex. 紫が多い）
局所特徴量
（ex. 特徴的な
黄色数字）
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10. 局所特徴量
 多くは （特徴点）検出＋（特徴量）記述 で構成される
 局所特徴量の提案の多くは，検出と記述がセット
 実際に使われる際には，別々に検討することも多い
 再現性も識別性も高い方が望ましい
 再現性： 各種変動が加わっても同じものを同じと見なせる
 識別性： 異なるものを異なると見なせる
特徴点検出 特徴量記述
各種変動に対して 抽出した特徴点で
安定した特徴量が 各種変動に対して
取れそうな箇所を 安定した特徴量を
特定 算出
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11. 局所特徴量の具体例
 原点
 [Schmid+ 1997], [Lowe 1999]
 検出の高精度化
 Harris-Laplace [Mikolajczyk+ 2001], MSER [Matas+ 2002],
Harris-Affine [Mikolajczyk+ 2004]
 大ブレイク
 SIFT [Lowe 2004], PCA-SIFT [Ke+ 2004]
 処理高速化
 SURF [Bay+ 2006], CARD [Ambai+ 2011] etc.
 色情報の考慮
 C-SIFT [Abdel-Hakim+ 2006] etc.
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12. 参考資料
 黄瀬，岩村 “3日で作る特定物体認識”，情報処理
学会誌，Vol.49，No.9，pp.1082-1089，2008
http://imlab.jp/IPSJ_3days/
 人工知能に関する断想録
http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20091018/1255862734
 藤吉，安倍 “局所勾配特徴抽出技術”，精密工学会
誌，Vol.77, No.12, pp.1109-1116, 2011
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