残差を用いたBag-of-Featuresによる位置同定

抄録

物体認識においてBag-of-Features法がしばしば用いられる．このアルゴリズムでは，画像から局所特徴を抽出し基本代表ベクトルを生成することによって各特徴のベクトル量子化を行っている．本稿では，ベクトル量子化の際の量子化誤差（残差）に焦点を当て，残差のクラスタリングによって生成した残差代表ベクトルを併用することを考える．そして，基本代表ベクトルと残差代表ベクトルからヒストグラムを生成し，画像を正規化したヒストグラムで表現することで認識を行う．その結果，ヒストグラム生成時の計算量は，基本代表ベクトル数と残差代表ベクトル数の和で済む．実験的にも，従来法よりも少ない計算量で済むことを確認した．