論文
PSOとアクティブ探索を組み合わせたテンプレートマッチング
2015 年 44 巻 3 号 p. 484-492
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2015 年 44 巻 3 号 p. 484-492
Particle Swarm Optimization（以下PSO）を適用させたテンプレートマッチングでは，更新数が多くなると同じ位置の評価を何度も行うため処理に無駄があり，テンプレートサイズが大きくなるとその問題が顕著に現れてくる．そこで本研究では，評価時にこれまで探索した評価履歴から現探索領域が評価する必要があるかを判定し，不要な評価を省略するActivePSOテンプレートマッチングを提案し，探索精度の低下なしに処理時間の削減を図る．提案手法ではアクティブ探索法と同様に，過去の評価履歴から現探索領域の評価値上限値を求め，その結果がこれまでに粒子が発見した最大類似度を更新できない場合に評価を省略する．評価実験では，従来のPSOテンプレートマッチングと比較し，探索精度の劣化がみられないことを確認し，かつ処理時間が探索領域中に100%の領域が存在する場合においては1/3に減少することを確認した．
