インデックスツリー

このアイテムのアクセス数:28件（2024-12-26 19:44 集計）

Permalink : https://hdl.handle.net/10114/00021469

閲覧可能ファイル 

ファイル フォーマット サイズ 閲覧回数 説明
17_kaken_26330207seika pdf 573 KB 42

論文情報

ファイル出力

アイテムタイプ
研究報告書
タイトル
変形耐性を制御可能なパラメトリック画像マッチングの研究
その他のタイトル
Research on distortion-tolerant, controllable, parametric image matching
著者
e-Rad 研究者番号
40339510 kaken
著者名
若原, 徹
著者名
WAKAHARA, Toru
言語
jpn
雑誌名
科学研究費助成事業 研究成果報告書
開始ページ
1
終了ページ
4
発行年
2017-05-15
著者版フラグ
Version of Record
キーワード
パターン認識
変形耐性画像マッチング
内容記述
研究分野：情報学、知覚情報処理・知能ロボティクス
抄録
研究成果の概要 (和文) : １．2枚の濃淡画像間で正規化相互相関値を最大化する最適な2次元射影変換（独立な8パラメータを含む）を決定するパラメトリックな変形耐性画像マッチング法を提案し、GPT相関法と命名した。２．GPT相関法とk近傍法を組合わせ、公開手書き数字データベースMNISTの認識実験を行った結果、世界最高性能のエラー率0.30%を達成した。３．上記２．の実験で用いたC言語プログラムのソースコードをWeb上で公開した。４．GPT相関法の定式化を厳密化し、さらに計算モデルも改良することで、最適解への収束性を大きく向上した。これを強化されたGPT相関法と命名した。
研究成果の概要 (英文) : 1. A new technique of 2D projection transformation (PT) invariant template matching, GPT (Global Projection Transformation) correlation, was proposed. The GPT correlation method determines optimal eight parameters of PT that maximize a normalized cross-correlation value between an input image and the PT-superimposed template. 2. Recognition experiments made on the well-known MNIST handwritten digit database via a combination of the GPT correlation and k-NN techniques achieved the lowest error rate of 0.30% ever reported for k-NN based classification. 3. The programs in C language with source codes used in the above-mentioned experiments were published on the Web. 4. The GPT correlation method was greatly enhanced to stabilize and accelerate convergence to the optimal solution of eight parameters via strict formalization of the objective function and refinement of its computational model.
助成
文部科学省科学研究費補助金[基盤研究(C)（一般）]　課題番号：26330207　研究期間：2014-2016
資源タイプ
Working Paper
インデックス
資料タイプ別 ＞ 科研費報告書
401 科研費報告書 ＞ 2016(平成28)年度 科学研究費補助金研究成果報告書