Gradient ベースの特徴抽出 -SIFT と HOG-
Gradient ベースの特徴抽出 -SIFT と HOG- 藤吉 弘亘 中部大学 工学部 情報工学科 E-mail: hf@cs.chubu.ac.jp あらまし Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズ ムである．検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するた め，イメージモザイク等の画像のマッチングや物体認識・検出に用いられている．本稿では，SIFT のアル ゴリズムについて概説し，具体例として SIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介 する．また，SIFT と同様に gradient ベースの特徴抽出法である Histograms of Oriented Gradients(HOG) のアルゴリズムとその応用例として人検出についても
Intelligent Image Processing Report
平成２１年度・知的画像処理 講義資料は，東工大OCWのページから，あるいは以下の所からダウンロードする ことが可能である．各自で準備をしておくこと. 知的画像処理講義資料 注意事項 課題として出されたレポートは，プログラムと結果および簡単な考察を簡潔に まとめたうえで，できるだけ指定された期日までに R２棟１階，像情報工学研究施設の郵便ポストR２-５１に 提出すること． なお，レポート課題で使用する画像は，２５６階調までの白黒階調画像で，その 画像ファイル形式はPGMフォーマット(ファイルの拡張子として".pgm"がついてい る)である．これ以外のフォーマット，あるいは画像の種類については，本課題 の中では扱わない． PGM画像フォーマットの取扱例を サンプルプログラム１(sample1.cc)に示す． 画像の入出力は，マイクロソフト社製のWindows系OSとLinuxの双方で実行できる
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