スペクトル理論のパターンマッチングへの応用とその性能評価

上瀧剛; 内村圭一

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スペクトル理論のパターンマッチングへの応用とその性能評価

机译：频谱理论在模式匹配中的应用及其性能评估

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固有顔法などで用いられる主成分分析をスケールスペースに応用する。スケールスペースへの変換作用は連続的であるため，従来の行列ベースの主成分分析を無限次元に拡張する必要がある。本研究では，これをスペクトル分解を用いて固有値問題を積分方程式の問題に帰着させ，連続的な固有解を多項式で近似して求める方法を提案する。ガウシアンスケールスペース及び，SIFTなどで用いられるScale Normalized LoG空間に対してスペクトル分解を行い，具体的な固有解を導出する。応用例として，任意のスケールのぼけ画像の生成，及び高精度な特徴点検出法を挙げる。

机译：将唯一面方法中使用的主成分分析应用于比例尺空间。由于到标度空间的转换动作是连续的，因此有必要将基于矩阵的常规主成分分析扩展到无穷大。在这项研究中，我们提出了一种利用谱分解将特征值问题简化为积分方程问题，并通过多项式逼近来获得连续特征值的方法。在SIFT等中使用的高斯尺度空间和尺度归一化LoG空间上进行光谱分解，并推导特定的本征解。应用示例包括生成任意比例的模糊图像和高精度的特征点检测方法。

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来源
《電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム》 |2013年第8期|共11页
作者
上瀧剛; 内村圭一;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类通信;
关键词
スペクトル理論; スケールスペース; SIFT;

机译：光谱理论;尺度空间;SIFT;

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