VQ-SIFTを用いた物体認識ためのロバストな局所画像記述子

摘要

本論文では，回転·スケール変化·照明変化に不変なSIFT (Scale Invariant Feature Transform)特徴の局所記述子を，ベクトル量子化ヒストグラム(VQ)を用いるアルゴリズムを提案する．再現率対不適合率の実験結果により，VQ-SIFT記述子は従来の方向ヒストグラムを用いたSIFT記述子より画像の変化にロバストであると分かった．また，ベクトル量子化ヒストグラムの次元数が少ないため，より高速なマッチング速度を実現した．