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公开(公告)号：CN102422319B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201080019955.1
申请日：2010-03-03
Applicant: 公立大学法人大阪府立大学 , 奥林巴斯株式会社
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06K9/6211 , G06F17/30259
Abstract: 一种图像检索方法，包括以下步骤：从拍摄有待检索对象的查询图像提取表示查询图像的局部特征的至少一个查询特征向量；访问图像数据库，多个参考图像、从各参考图像生成的学习图像以及表示参考图像和学习图像的局部特征的多个参考特征向量彼此关联地预先存储在该图像数据库中；使用近似最近邻搜索匹配查询特征向量和与各参考图像关联的参考特征向量，并找到近似最接近查询特征向量的参考特征向量；以及选择与所找到的各参考特征向量关联的参考图像作为检索结果，其中：通过对各参考图像进行施加在拍摄待检索对象的图像时可能出现的模糊和/或变化的图像处理来生成学习图像；使用尺度空间技术分别从参考图像和对应于参考图像的学习图像提取各参考特征向量；使用尺度空间技术从查询图像提取查询特征向量；以及用计算机执行上述各步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102422319A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201080019955.1
申请日：2010-03-03
Applicant: 公立大学法人大阪府立大学 , 奥林巴斯株式会社
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06K9/6211 , G06F17/30259
Abstract: 一种图像检索方法，包括以下步骤：从拍摄有待检索对象的查询图像提取表示查询图像的局部特征的至少一个查询特征向量；访问图像数据库，多个参考图像、从各参考图像生成的学习图像以及表示参考图像和学习图像的局部特征的多个参考特征向量彼此关联地预先存储在该图像数据库中；使用近似最近邻搜索匹配查询特征向量和与各参考图像关联的参考特征向量，并找到近似最接近查询特征向量的参考特征向量；以及选择与所找到的各参考特征向量关联的参考图像作为检索结果，其中：通过对各参考图像进行施加在拍摄待检索对象的图像时可能出现的模糊和/或变化的图像处理来生成学习图像；使用尺度空间技术分别从参考图像和对应于参考图像的学习图像提取各参考特征向量；使用尺度空间技术从查询图像提取查询特征向量；以及用计算机执行上述各步骤。
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公开(公告)号：CN102016918A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN200980115211.7
申请日：2009-04-27
Applicant: 公立大学法人大阪府立大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06F17/30247 , G06K9/4671
Abstract: 本发明涉及一种物体识别用图像数据库的制作方法、该方法的处理用程序以及进行该处理的处理装置，该方法具备以下工序：特征抽取工序，从要登记于图像数据库的物体的图像中抽取局部描述符；标量量化工序，将各局部描述符的表示各维度的数值量化为规定的位数；以及登记工序，将量化后的各局部描述符系统化为能够进行最邻近搜索，并且附加抽取出该局部描述符的图像的标识符来登记于图像数据库，上述登记工序进行登记使得能够进行以下动作：在提供了检索问题时，从该检索问题中抽取局部描述符并对各维度进行标量量化，从而从上述图像数据库中决定与各局部描述符最邻近的局部描述符，通过多数表决处理从包含所决定的任一局部描述符的图像中确定一个图像，在上述标量量化工序中将各局部描述符的各维度量化为8位以下。
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公开(公告)号：CN102016918B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN200980115211.7
申请日：2009-04-27
Applicant: 公立大学法人大阪府立大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06F17/30247 , G06K9/4671
Abstract: 本发明涉及一种物体识别用图像数据库的制作方法、该方法的处理用程序以及进行该处理的处理装置，该方法具备以下工序：特征抽取工序，从要登记于图像数据库的物体的图像中抽取局部描述符；标量量化工序，将各局部描述符的表示各维度的数值量化为规定的位数；以及登记工序，将量化后的各局部描述符系统化为能够进行最邻近搜索，并且附加抽取出该局部描述符的图像的标识符来登记于图像数据库，上述登记工序进行登记使得能够进行以下动作：在提供了检索问题时，从该检索问题中抽取局部描述符并对各维度进行标量量化，从而从上述图像数据库中决定与各局部描述符最邻近的局部描述符，通过多数表决处理从包含所决定的任一局部描述符的图像中确定一个图像，在上述标量量化工序中将各局部描述符的各维度量化为8位以下。
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公开(公告)号：CN101536035B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN200780040849.X
申请日：2007-08-01
Applicant: 公立大学法人大阪府立大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/6276 , G06K9/4671 , G06K9/6211 , G06K9/6231
Abstract: 提供一种在从拍摄物体得到的图像中提取特征向量并且以多个特征向量来表现物体、并从图像数据库中检索特征一致的物体的物体识别处理中更高速的识别物体的处理方法。另外，提供一种节约图像数据库所需的存储器容量的方法。提出一种用于通过近似最近邻搜索来识别以多个特征向量描述的物体的任务的高速化方法。高速化方法之一是在近邻处具有多个特征向量而不能避免很多距离计算的情况下，通过舍弃这种特征向量来实现高速化。另一个高速化方法是完全不进行距离计算，仅查找哈希表来进行投票。另外，通过多阶纵列连接基于近似最近邻搜索的辨别器来根据图像变更用于识别的近似程度，从而大幅提高效率。
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公开(公告)号：CN101536035A
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200780040849.X
申请日：2007-08-01
Applicant: 公立大学法人大阪府立大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/6276 , G06K9/4671 , G06K9/6211 , G06K9/6231
Abstract: 提供一种在从拍摄物体得到的图像中提取特征向量并且以多个特征向量来表现物体、并从图像数据库中检索特征一致的物体的物体识别处理中更高速的识别物体的处理方法。另外，提供一种节约图像数据库所需的存储器容量的方法。提出一种用于通过近似最近邻搜索来识别以多个特征向量描述的物体的任务的高速化方法。高速化方法之一是在近邻处具有多个特征向量而不能避免很多距离计算的情况下，通过舍弃这种特征向量来实现高速化。另一个高速化方法是完全不进行距离计算，仅查找哈希表来进行投票。另外，通过多阶纵列连接基于近似最近邻搜索的辨别器来根据图像变更用于识别的近似程度，从而大幅提高效率。
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