Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
6. 画像特徴量の変遷 第一世代 第二世代 第三世代 対象物全体 局所情報 局所情報のつな 輝度分布 SIFT がり wavelet SURF Haar-like Joint Haar-like HOG Joint HOG Shapelet 1990年代 2000 - 2005 2006 - 現在 7. 局所特徴量 SIFT 1999 •Google の論文で言及http://www.esprockets. com/papers/www2008-jing-baluja.pdf。ただし、アルゴリズムが著作 権で守られている。C#ライブラリ libsift, OpenCV SURF 2006 SIFT の処理速度改良版。OpenCV haar-like特徴 2001 近接する2 つの矩形領域の明度差 Haar- 顔認識に用いられ(OpenCVの顔検出) like HOG(Histogram o
人力検索はてな - 二枚の画像が似ているかどうかを高速に判定するアルゴリズムを探しています。
二枚の画像が似ているかどうかを高速に判定するアルゴリズムを探しています。 通常は画素ごとに差分をとって平均二乗誤差やSN比を計算するのが一般的だと思いますが、これだと2乗計算を画素数分行うため計算量が多くなってしまい、比較する画像が複数ある場合だと計算時間が多大に増えてしまうことが問題になります。そこで画像比較の計算時間を削減できるアルゴリズムを探しています。 例えば、文字列処理では正規表現を用いることで高速に文字列探索が行えると聞いたのですが、画像処理の場合にはこのような強力な手法はあるのでしょうか？ 一つ画像にモザイクをかけて比較する画素数を減らして計算時間を削減する手法を行ったのですが、これだと計算時間は削減されるものの比較精度が落ちることが問題でした。あまり精度を落とすことはできません。 私は現在大学生でして、ある自作のソフトウェアを作成している所なのですが、上記の問題のため先に進
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