3日で作る高速特定物体認識システム (3) SURFの抽出 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (2) SIFT特徴量の抽出（2009/10/24）の続きです。あっ、3日経っちゃいました。 今回は、SIFTとは別の局所特徴量であるSURF（Speeded Up Robust Features）を抽出してみます。SURFのFはFeaturesなのでSURF特徴量とは言わないのかな？SIFTとは抽出方法は違いますが、画像からキーポイントと特徴ベクトルを抽出する点では同じです。抽出速度はSIFTより数倍高速だそうですが、精度は多少落ちるとのこと。リアルタイム処理したいときはこっちのほうがよさそうです。また、OpenCVにもすでに実装されています。SURFの詳しいアルゴリズムは後で論文を読むとしてとりあえず試してみます。 画像からSURFを抽出する 以下のプログラムは、画像からSURFを抽出して特徴点を描画し、特徴量をファイルへ格納するプログラムです。この
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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