小惑星画像からの形状復元手法に適した特徴点検出手法
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[[太田研 公開用Wiki]]
*小惑星画像からの形状復元手法に適した特徴点検出手法 [#kaa...
#contents
*はじめに [#q7b9db1e]
小惑星探査において、小惑星探査機がサンプルを回収のため...
*主成分分析を用いた特徴検出手法 [#z07e6f72]
**主成分分析 [#h8c0269c]
主成分分析(Principal Component Analysis)とは多変量解析...
**提案手法 [#c08945e0]
主成分分析を用いることによってクレーター画像の特性を求...
***主成分分析に用いるデータセット [#j793b7ea]
ここでは主成分分析を行うデータセットについて述べる。
まず今回の実験では、JAXAからいただいた小惑星模型の画像...
CENTER:#ref(image000.png,center,20%)
CENTER:図1: 小惑星模型画像の例
主成分分析を行いたいデータというのは、その特性を抽出した...
CENTER:#ref(samples.png,center,40%)
CENTER:図2: データセットに用いるサンプル画像の例
サンプル画像は上で示したような20×20ピクセルのグレースケー...
***主成分分析を用いた特徴検出方法 [#p1af5f31]
最初に本手法の大まかな流れを示す。その後、各手順について...
1.データセットに対し主成分分析を行い、固有値及び固有ベク...
2.入力画像から20×20ピクセルで切り出した画像と1で求めた各...
3.計算結果に対し各固有値による重みづけをして値の調整を行...
4.手順2, 3を入力画像の左上から切り出す位置を1画素ずつ移動...
手順１について、データセットは400次元のベクトル400個か...
続いて手順2について、入力画像(ここでいう入力画像とは前述...
手順3について、手順2で計算した各主成分ごとの内積の値に対...
CENTER:類似度 s = Σ[i=0→3]{λi(vi・x)^2}/||x||^2
これを行うことによって、より第1主成分の反応を強調でき、相...
手順4について、手順2での小画像切り出しを入力画像の左上の...
*評価実験 [#uaabfd7f]
**評価方法 [#b9158cad]
はじめに実験にて使用する画像について述べる。また、前章で...
***実験に使用する画像 [#fd03fbfc]
実験に使用した画像はできる限りいろいろなパターンを含んだ...
CENTER:#ref(image_example.png,center,50%)
CENTER:図3: 実験に使用した小惑星模型画像の例
***正解データの作成 [#t06d60e7]
本研究での特徴検出の結果を評価するためには、人間が目で見...
CENTER:#ref(correctimage000_thick3_min.png,center,50%)
CENTER:図4: 正解データを描画した画像の例
***正解データを用いた評価 [#v79c422f]
作成した正解データと求めた各座標ごとの類似度を用いて行う...
まず、類似度が最も高かったS座標から順に正解データのすべて...
CENTER:#ref(teach_correct.png,center,50%)
CENTER:図5: 正解データとの比較
**主成分分析を用いた特徴検出結果 [#ddb18c55]
本節では、まず前章の提案手法で述べた主成分数の採用理由と...
***主成分数と固有値による重みづけ [#x456c001]
前章で述べた通り今回採用した主成分は3つであり、その累積寄...
CENTER:#ref(evimgs.png,center,100%)
CENTER:図6: 上位100個の固有ベクトルを並べた画像
この画像は左上から右下にかけて各主成分に対応している。こ...
CENTER:#ref(image000.png,center,30%)
CENTER:図7: 撮影角度0°の小惑星模型画像
CENTER:#ref(shuseibun3and5.png,center,100%)
CENTER:図8: 第1～3主成分で行った画像(左), 第1～5主成分で...
図8は各座標での類似度の大きさを表したもので、より白く出て...
～3主成分の方は正解率28％で、第1～5主成分の方は正解率2％...
次に固有値による重みづけについて、第2章で述べたとおりの方...
CENTER:#ref(value.png,center,100%)
CENTER:図9: 重みづけを行った画像(左), 重みづけを行ってい...
図9から重みづけを行った方は、行っていない方の画像に対して...
***特徴検出の正解率の結果 [#w7038227]
提案手法を用いて30°区切りで撮影された小惑星模型画像計12枚...
CENTER:#ref(matchimage_set000.png,center,100%)
CENTER:図10: 撮影角度0°における類似度の画像(左), その上位...
CENTER:#ref(matchimage_set120.png,center,100%)
CENTER:図11: 120°の場合
CENTER:#ref(matchimage_set240.png,center,100%)
CENTER:図12: 240°の場合
次に右の画像のデータと正解データを比較し、それぞれの角度...
CENTER:表1: 撮影角度ごとの正解率
CENTER:#ref(表1.png,center,100%)
この結果は上位100種の特徴の内いくつ正解データと一致してい...
**SIFTを用いたキーポイント検出結果との比較 [#yed9abb8]
***SIFTのパラメータ [#a15f24d5]
まず、SIFTを用いるにあたってキーポイント検出に関わるパラ...
***SIFTキーポイントの評価方法 [#wb64cd65]
SIFTを用いて検出したキーポイントは、本研究で扱っている20×...
***提案手法とSIFTを用いたキーポイント検出の結果 [#l28f63e5]
最初にSIFTによって検出されたキーポイントの結果のうちいく...
CENTER:#ref(sift_set1.png,center,100%)
CENTER:図13: SIFTを用いた検出結果の画像(それぞれ0°,120°,2...
また、このデータを正解データと比較し、角度ごとの正解率を...
CENTER:表2: 撮影角度ごとの提案手法とSIFTの正解率(%)
CENTER:#ref(表2.png,center,100%)
この結果から、どの撮影角度の画像も提案手法で行った特徴検...
ここで、正解データと比較する特徴が上位100種という条件のも...
CENTER:#ref(correctset1.png,center,100%)
CENTER:図14: 特徴個数の変化の結果1
CENTER:#ref(correctset2.png,center,100%)
CENTER:図15: 特徴個数の変化の結果2
この結果を見ると特徴数300種まではPCAを用いて行った特徴検...
*考察 [#w936cadd]
**提案手法による実験の結果について [#wc2474d1]
主成分を用いた特徴検出の結果の項で行った実験の結果から、...
サンプル画像を登録するときに、影が大きく出ている部分を含...
また、実験にて行った特徴検出では一定の範囲内である程度決...
**SIFTとの比較結果について [#r9e02e9f]
実験結果から正解データに対する正解率は全体的に提案手法の...
結果として類似度が0.5程度より上位のものを採用することでSI...
*まとめ [#t6f3fe7b]
本論文では、小惑星画像における人間の目で判断のしやすい特...
提案手法では、主成分分析(PCA)を用いた特徴検出を行った。小...
評価実験としては、比較対象として正解データを作成し、提案...
今後の課題としては、採用する主成分数に関する改善がある。...
*参考文献 [#lb34f464]
[1]坂野 鋭,"パターン認識における主成分分析ー顔画像を例と...
[2]内田 治,"ロータス1-2-3による多変量解析入門", 日本経済...
[3]OpenCV team,"OpenCV",http://opencv.org/,(access Feb,20...
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*小惑星画像からの形状復元手法に適した特徴点検出手法 [#kaa...
#contents
*はじめに [#q7b9db1e]
小惑星探査において、小惑星探査機がサンプルを回収のため...
*主成分分析を用いた特徴検出手法 [#z07e6f72]
**主成分分析 [#h8c0269c]
主成分分析(Principal Component Analysis)とは多変量解析...
**提案手法 [#c08945e0]
主成分分析を用いることによってクレーター画像の特性を求...
***主成分分析に用いるデータセット [#j793b7ea]
ここでは主成分分析を行うデータセットについて述べる。
まず今回の実験では、JAXAからいただいた小惑星模型の画像...
CENTER:#ref(image000.png,center,20%)
CENTER:図1: 小惑星模型画像の例
主成分分析を行いたいデータというのは、その特性を抽出した...
CENTER:#ref(samples.png,center,40%)
CENTER:図2: データセットに用いるサンプル画像の例
サンプル画像は上で示したような20×20ピクセルのグレースケー...
***主成分分析を用いた特徴検出方法 [#p1af5f31]
最初に本手法の大まかな流れを示す。その後、各手順について...
1.データセットに対し主成分分析を行い、固有値及び固有ベク...
2.入力画像から20×20ピクセルで切り出した画像と1で求めた各...
3.計算結果に対し各固有値による重みづけをして値の調整を行...
4.手順2, 3を入力画像の左上から切り出す位置を1画素ずつ移動...
手順１について、データセットは400次元のベクトル400個か...
続いて手順2について、入力画像(ここでいう入力画像とは前述...
手順3について、手順2で計算した各主成分ごとの内積の値に対...
CENTER:類似度 s = Σ[i=0→3]{λi(vi・x)^2}/||x||^2
これを行うことによって、より第1主成分の反応を強調でき、相...
手順4について、手順2での小画像切り出しを入力画像の左上の...
*評価実験 [#uaabfd7f]
**評価方法 [#b9158cad]
はじめに実験にて使用する画像について述べる。また、前章で...
***実験に使用する画像 [#fd03fbfc]
実験に使用した画像はできる限りいろいろなパターンを含んだ...
CENTER:#ref(image_example.png,center,50%)
CENTER:図3: 実験に使用した小惑星模型画像の例
***正解データの作成 [#t06d60e7]
本研究での特徴検出の結果を評価するためには、人間が目で見...
CENTER:#ref(correctimage000_thick3_min.png,center,50%)
CENTER:図4: 正解データを描画した画像の例
***正解データを用いた評価 [#v79c422f]
作成した正解データと求めた各座標ごとの類似度を用いて行う...
まず、類似度が最も高かったS座標から順に正解データのすべて...
CENTER:#ref(teach_correct.png,center,50%)
CENTER:図5: 正解データとの比較
**主成分分析を用いた特徴検出結果 [#ddb18c55]
本節では、まず前章の提案手法で述べた主成分数の採用理由と...
***主成分数と固有値による重みづけ [#x456c001]
前章で述べた通り今回採用した主成分は3つであり、その累積寄...
CENTER:#ref(evimgs.png,center,100%)
CENTER:図6: 上位100個の固有ベクトルを並べた画像
この画像は左上から右下にかけて各主成分に対応している。こ...
CENTER:#ref(image000.png,center,30%)
CENTER:図7: 撮影角度0°の小惑星模型画像
CENTER:#ref(shuseibun3and5.png,center,100%)
CENTER:図8: 第1～3主成分で行った画像(左), 第1～5主成分で...
図8は各座標での類似度の大きさを表したもので、より白く出て...
～3主成分の方は正解率28％で、第1～5主成分の方は正解率2％...
次に固有値による重みづけについて、第2章で述べたとおりの方...
CENTER:#ref(value.png,center,100%)
CENTER:図9: 重みづけを行った画像(左), 重みづけを行ってい...
図9から重みづけを行った方は、行っていない方の画像に対して...
***特徴検出の正解率の結果 [#w7038227]
提案手法を用いて30°区切りで撮影された小惑星模型画像計12枚...
CENTER:#ref(matchimage_set000.png,center,100%)
CENTER:図10: 撮影角度0°における類似度の画像(左), その上位...
CENTER:#ref(matchimage_set120.png,center,100%)
CENTER:図11: 120°の場合
CENTER:#ref(matchimage_set240.png,center,100%)
CENTER:図12: 240°の場合
次に右の画像のデータと正解データを比較し、それぞれの角度...
CENTER:表1: 撮影角度ごとの正解率
CENTER:#ref(表1.png,center,100%)
この結果は上位100種の特徴の内いくつ正解データと一致してい...
**SIFTを用いたキーポイント検出結果との比較 [#yed9abb8]
***SIFTのパラメータ [#a15f24d5]
まず、SIFTを用いるにあたってキーポイント検出に関わるパラ...
***SIFTキーポイントの評価方法 [#wb64cd65]
SIFTを用いて検出したキーポイントは、本研究で扱っている20×...
***提案手法とSIFTを用いたキーポイント検出の結果 [#l28f63e5]
最初にSIFTによって検出されたキーポイントの結果のうちいく...
CENTER:#ref(sift_set1.png,center,100%)
CENTER:図13: SIFTを用いた検出結果の画像(それぞれ0°,120°,2...
また、このデータを正解データと比較し、角度ごとの正解率を...
CENTER:表2: 撮影角度ごとの提案手法とSIFTの正解率(%)
CENTER:#ref(表2.png,center,100%)
この結果から、どの撮影角度の画像も提案手法で行った特徴検...
ここで、正解データと比較する特徴が上位100種という条件のも...
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CENTER:図14: 特徴個数の変化の結果1
CENTER:#ref(correctset2.png,center,100%)
CENTER:図15: 特徴個数の変化の結果2
この結果を見ると特徴数300種まではPCAを用いて行った特徴検...
*考察 [#w936cadd]
**提案手法による実験の結果について [#wc2474d1]
主成分を用いた特徴検出の結果の項で行った実験の結果から、...
サンプル画像を登録するときに、影が大きく出ている部分を含...
また、実験にて行った特徴検出では一定の範囲内である程度決...
**SIFTとの比較結果について [#r9e02e9f]
実験結果から正解データに対する正解率は全体的に提案手法の...
結果として類似度が0.5程度より上位のものを採用することでSI...
*まとめ [#t6f3fe7b]
本論文では、小惑星画像における人間の目で判断のしやすい特...
提案手法では、主成分分析(PCA)を用いた特徴検出を行った。小...
評価実験としては、比較対象として正解データを作成し、提案...
今後の課題としては、採用する主成分数に関する改善がある。...
*参考文献 [#lb34f464]
[1]坂野 鋭,"パターン認識における主成分分析ー顔画像を例と...
[2]内田 治,"ロータス1-2-3による多変量解析入門", 日本経済...
[3]OpenCV team,"OpenCV",http://opencv.org/,(access Feb,20...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
