08/09/10 09:32:16
パターンマッチングに興味を持ち，趣味で画像の勉強をしている初心者で
す。例えば，皆様のような専門性を持っている方は，次のような課題にど
のようにアプローチされますか。私の興味の一つは，このような基本的そ
うな問題に確立されたアルゴリズムが存在するかという点です。
宜しくお願いします。
画像A1・・・Anの中の一枚の画像から一部の画像S が切り出されてい
る。画像S は回転されたり，拡大又は縮小されたりしている。画像S
とその元画像を含む複数の画像A1・・・Anが与えられたとき，画像Ｓ
を作成するために使用した元画像及び切り出し領域をできる限り高速
に特定するプログラムを作成せよ。
922:デフォルトの名無しさん
08/09/10 12:11:02
>>921
画像処理屋がプログラムができるかどうかを聞かれたら、まず「画像を見せてください」
と尋ねる。
画像が文字か顔か線画か道路の写真か木の写真か....でアプローチ法は全く異なる。
たとえば線画だと分かっても実際の画像の傾向によって処理内容は違ってくる。
923:921
08/09/10 14:41:59
>>922
説明不足ですみません。
図形ではなく，写真（風景）を想定しています。
切り出す部分は風景の任意の一部（建物や，車，銅像，人，
あるいはそれらの一部）です。全ての画像に共通する傾向
は無いと考えてください（汎用性を持たせたいため）。
回転や拡大縮小といった一定の処理が施された写真の断片が
与えられたとき，そのオリジナルの写真を探すことが目的となります。
924:名無し募集中。。。
08/09/10 15:07:22
いわゆるパターンマッチングでしょ
「汎用性」が必要なら正規化相関を使ったサーチが一般的な回答になるんじゃないかな
しかし高速に求めるための工夫は各社それぞれのノウハウで「確立」されているわけじゃないと思う
「出来るだけ早く特定するアルゴリズムは確立されていない。アイディア勝負でまだ間に合う！」
って感じかな
925:デフォルトの名無しさん
08/09/10 17:20:23
既存のパターンマッチングはテンプレートに問題があるね
あと正規化相関は遅すぎて実用に向かない
926:デフォルトの名無しさん
08/09/10 17:25:06
>>923
類似画像検索ではなくて、オリジナルの写真から切り出したものが必ず検索対象になるの？
つまり人物や車の背景部分も同じかどうか。後者だと、イマイチ用途が不明だけど...
927:デフォルトの名無しさん
08/09/10 19:01:27
くどい
928:デフォルトの名無しさん
08/09/10 19:55:52
>>925
相関遅いね、相関
自然画でよーあるのは SHIFT特徴量だとか、コーナー検知する特徴量つかってのマッチングやね。
ググればいろんな特徴量でやった論文がくさるほどでてくるけど、実装したことないからわかんね。
929:デフォルトの名無しさん
08/09/10 20:27:42
SHIFTで検索できないとかわいそうなので、訂正すると"SIFT"ですね。
Scale-Invariant Feature Transformかな。
128次元だったかの特徴量がとれるので、
それをApproximately Nearest Neighbor法とかでデータベースから検索っていう実装なら見た。
930:デフォルトの名無しさん
08/09/10 20:48:50
オリジナルの写真から切り出しているのに正規化相関はないだろｗ
931:デフォルトの名無しさん
08/09/10 21:16:21
切り出しの大きさはどれくらいを想定してるんだろう。
元の風景写真のほんの一部とかだったら効率的な探索は相当難しそうだな。
932:デフォルトの名無しさん
08/09/10 21:41:46
部分切り出しだけでなく、その部分が変形されている場合、特に縮小されたら、
探しようがないでしょうね。
状態によっては人間が見てもマッチングが{難しい|できない}場合があるし。
もう少し条件を絞り込まないと、アプローチのしようがないように思えます。
933:デフォルトの名無しさん
08/09/10 22:38:24
>>932
SIFTならできる。名前に Scale-Invariant の文字があるだろう？
934:デフォルトの名無しさん
08/09/11 00:39:49
>>933
ＳＩＦＴが画像のスケール変化や回転や輝度変化等であまり変わらない
特徴量が記述できるのは分かっているが、条件に制限がないと、
極端な話、部分的に切り出された領域が１ピクセルに縮小されたら
マッチングは無理じゃね？ ということだろ。
ＡＲでよく見かけるような追跡は可能かも知れないが無関係の画像の中から
それを抽出するのは物理的に考えて無理だろう。
935:デフォルトの名無しさん
08/09/11 02:18:54
>>934
そりゃあくまでもロバスト、としか言えんけど、
画像処理という曖昧さを表現せにゃならん分野でそんなこと言って、
だから無理。とか言ってたら先に進まんよ。
936:デフォルトの名無しさん
08/09/11 03:34:04
>>934
たとえばPhotosynthではSIFT使ってあるタグのついた写真をFlickrから持ってきまくって
3次元再構成するみたいなことやってるけど。
まあ、縮小っていっても程度問題でしょ。50%の縮小くらいならマッチングできるでしょ。
2000x2000が1000x1000とかならさ。
937:915
08/09/17 14:11:31
>>920
そうなんですよね・・・
壷があったとしてどこか一部が欠けたり壊れたりしている部分があっても
左右が対称になる軸(面)が見つかるようにできないのかと考えていたのですが・・・
938:デフォルトの名無しさん
08/09/17 16:16:44
>>937
おまえは「略対称」という言葉をどこで知ったの？
本題から逸れて申し訳ないけど、単純に興味があるので。
939:名無し募集中。。。
08/09/17 16:27:45
線対称と違う言葉を使っていると言う事は3次元空間での欠陥認識なんですかね
940:デフォルトの名無しさん
08/09/18 13:40:41
どなたか、H.264について詳しい人いませんか？
エンコードにおいて、ブロックの動き補償ベクトルの探索方法については規格化されていないのに
探索開始位置の決め方が規格化されている意味が分かりません。
分かる方いらっしゃいませんか？利用している書籍は「H.264/AVC教科書(インプレス出版)」です。
公式仕様書では8.4.1.3のセクションです。
941:デフォルトの名無しさん
08/09/18 17:53:32
>>940ですが。
動きベクトル予測の意味を勘違いしました。
大変失礼しましたorz