3日で作る高速特定物体認識システム

黄瀬浩一，岩村雅一　（大阪府立大学）

１．システム構成

２．システムの作成

２．１　特徴抽出モジュール

利用するプログラム

• A C implementation of SIFT by Rob Hess

環境設定

• OpenCV
  • 全体のページ
  • インストールの方法：　例えばこのページ．
• Visual Studio(2005, or 2008)
  • 設定の方法：　例えばこのページ．

参考文献

• 藤吉先生による日本語の解説：　分かりやすい．
• Wikipedia：　リンクが豊富．
• Lowe教授のページ： 本家．手軽に試せるプログラムもある．Matlabバージョンは非常に簡単．

２．２　物体モデル

• 物体モデルといっても特別な仕掛けがあるわけではなく，
  　　<物体ID> <特徴ベクトル（128個の数字)>
  が特徴ベクトルの個数だけ並んだ１つのファイルです．
• x行目は，特徴ベクトルIDがx番の特徴ベクトルとして扱います．
• 対応表は，<物体ID>と<特徴ベクトルID>の対応を記録したものです．
  プログラム上では，
  　Table[<特徴ベクトルID>] = <物体ID>
  というように，特徴ベクトルIDから物体IDを引けるようにしておきます．
• 以上によって，次の処理が可能になります．
  1. （近似）最近傍探索で，最近傍となる特徴ベクトルのIDを知る
  2. 対応表を引いて，物体IDに変換する
  3. その物体に投票する

２．３　特徴照合モジュール

利用するプログラム

• ANN - Approximate Nearest Neighbor Search by Mount & Arya

環境設定

• Visual Studio

参考文献

1. ANN
   • ANN Programming Manual
   • S.Arya, D.Mount, N.Netanyahu, R.Silverman, A.Wu, "An optimal algorithm for approximate nearest neighbor searching fixed dimensions", Journal of the ACM, Vol.45, No.6, pp.891-923 (1998).
2. LSH
   • E2LSH by Andoni & Indyk
   • A. Andoni and P. Indyk, “Near-optimal hashing algorithms for approximate nearest neighbor in high dimensions”, Comm. of the ACM, Vol.51, No.1, pp.117-122 (2008).
3. 全般
   • 和田俊和： “空間分割を用いた識別と非線形写像の学習:（1）空間分割による最近傍識別の高速化”, 情報処理, Vol.46, No.8, pp.912-918 (2005).
   • G.Shakhnarovich, T. Darrell, and P. Indyk eds., Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision, MIT Press (2005).

２．４　ユーザインタフェース

利用するプログラム

• DirectShowによるWebカメラの利用 by 中居友弘

環境設定

• OpenCV
• Visual Studio
• DirectX
• DirectShow
  以下のリンク先のPaltform SDKに含まれている．
  • Platform SDK 2008年2月版(Windows Vista, XPなど）:　新しいバージョン
  • Platform SDK　2005年4月版 (Windows XPなど) : 古いバージョン

ハードウェア

• Webカメラ：　動作確認しているもの
  • Logicool Qcam Pro 9000
  • Logicool Qcam Ultra Vision
  • Logicool Qcam Fusion
  • サンワサプライ　CCD-V21SETSV
  • Maxwell PM3
  • SONY VAIO TypeS 内蔵カメラ

参考文献

• 奈良高専：土井研究室
• Geekなページ