政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/78754

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题名:	基於點群排序關係的特徵描述子建構 Feature descriptor based on local intensity order relations of pixel group
作者:	吳家禎 Wu, Chia Chen
贡献者:	廖文宏吳家禎 Wu,Chia Chen
关键词:	影像特徵描述子點群排序關係影像比對 feature descriptor local intensity order relations image recognition
日期:	2015
上传时间:	2015-10-01 14:18:03 (UTC+8)
摘要:	隨著科技的進步以及網際網路的普及，影像資訊的傳遞已經漸漸取代文字的表達，人們對於影像的需求也越來越多元，使得影像處理技術以及影像資訊分析也就越來越重要。然而，影像中其中一項重要的資訊為特徵描述子，強而有力的描述子能使得影像在辨識、分類等應用上有較佳的回饋，描述子的建構方式根據編碼原則分為：基於區域梯度統計、基於點對關係以及基於點群關係。其中，基於點群關係的編碼方式因為點群的選取及排序過程中，可能會產生過多的關係表示方法數，以至於不利於計算，因此過去較少有利用點群關係的編碼方式所建構而成的特徵描述子。本論文提出描述子建構方式-LIOR，是以點群排序關係為基礎的編碼方式，相較於LIOP方法隨著點群內的點數增加，元素關係數大幅度的成長，造成描述子維度過大，計算時間和空間皆可能需要大量的消耗，而本研究方法足以改善計算維度的問題，重新定義點群關係的排名機制，並以像素值為基準加入權重分配，以區別加權排序之間不同大小差值所造成的影響程度。實驗結果顯示本研究方法對於不同影像劣化效果的資料集，不僅能提升選取多點為一群的影像比對評估效能，同時也能改善點群內元素關係過多的排名表示法，降低以多點為群集的特徵描述子維度，節省了影像比對的計算時間以及空間，仍可維持整體影像配對之效能。
參考文獻:	[1] WANG, Zhenhua; FAN, Bin; WU, Fuchao. “Local intensity order pattern for feature description.” In: Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. p. 603-610. [2] LOWE, David G. Object recognition from local scale-invariant features. In:Computer vision, 1999. The proceedings of the seventh IEEE international conference on. IEEE, 1999. p. 1150-1157. [3] BAY, Herbert; TUYTELAARS, Tinne; VAN GOOL, Luc. SURF: Speeded up robust features. In: Computer Vision–ECCV 2006. Springer Berlin Heidelberg, 2006. p. 404-417. [4] TOLA, Engin; LEPETIT, Vincent; FUA, Pascal. DAISY: An efficient dense descriptor applied to wide-baseline stereo. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2010, 32.5: 815-830. [5] CALONDER, Michael, et al. BRIEF: Binary robust independent elementary features. In: Computer Vision–ECCV 2010. Springer Berlin Heidelberg, 2010. p. 778-792. [6] LEUTENEGGER, Stefan; CHLI, Margarita; SIEGWART, Roland Yves. BRISK: Binary robust invariant scalable keypoints. In: Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. p.2548-2555. [7] RUBLEE, Ethan, et al. ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF. In:Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. p. 2564-2571. [8] Ojala, Timo, Matti Pietikainen, and Topi Maenpaa. "Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns." Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 24.7 (2002): 971-987. [9] ALAHI, Alexandre; ORTIZ, Raphael; VANDERGHEYNST, Pierre. FREAK: Fast retina keypoint. In: Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. Ieee, 2012. p. 510-517. [10] Kendall, Maurice George. "Rank correlation methods." (1948). [11] Miksik, O., Mikolajczyk, K.: Evaluation of local detectors and descriptors for fast feature matching, In Pattern Recognition (ICPR), 21st International Conference on pp. 2681~2684, 2012.
描述:	碩士國立政治大學資訊科學學系 102753010
資料來源:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0102753010
数据类型:	thesis
显示于类别:	[資訊科學系] 學位論文

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