Large-Scale Specific Object Recognition and Its Application to Real-World Oriented Web

大规模特定对象识别及其在面向现实世界的Web中的应用

• 批准号: 22300062
• 负责人: KISE Koichi
• 金额: $ 11.81万
• 依托单位: Osaka Prefecture University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22300062/
• 关键词: インターネット高度化; 自動タグ付け; 画像; 文章; 音声等認識; ディレクトリ・情報検索; 文書画像検索; 文字認識; 物体認識; 顔認識; 漫画画像検索; 近似最近傍探索; 大規模データ; TRECVID; 3次元物体認識; 顔画像認識; 局所特徴量; Bloomierフィルタ; 特定物体認識; Internet of Things; 生成型学習; Bloomier Filter; コピー検出

The real-world oriented Web is a web of things that play a role of input/output tags of information. Information relevant to an object can be retrieved by just taking an image of it by using a camera. The user can associate relevant information to an object by taking its image. As objects to be handled, we consider various types such as characters, documents, 3D objects and faces. In this research we develop a method of object recognition with the following capabilities for realizing the above Web: (a) large-scale (for documents, 100 million pages), fast (for documents, 27ms/query), and accurate (for documents 99%). In addition we build a theoretical framework as well as prototypes of the real-world oriented Web.

面向世界的网络是扮演信息输入/输出标签的角色的网络。只需使用摄像头即可获取与对象相关的信息。用户可以通过拍摄图像将相关信息与对象相关联。作为要处理的对象，我们考虑了各种类型，例如字符，文档，3D对象和面部。在这项研究中，我们开发了一种实现上述网络功能的对象识别方法：（a）大规模（用于文档，1亿页），快速（用于文档，27ms/Query）和准确（对于文档为99％）。此外，我们构建了一个理论框架以及面向现实世界的网络的原型。

项目成果

Cartoon Character Recognition Using Concentric Multi-Region Histograms of Oriented Gradients

• DOI: 10.1541/ieejeiss.132.1847
• 发表时间: 2012-11
• 期刊: Ieej Transactions on Electronics, Information and Systems
• 作者: Weihan Sun;K. Kise

Object Recognition Based on n-gram Expression of Human Actions

• DOI: 10.1109/icpr.2010.99
• 发表时间: 2010-08
• 期刊: 2010 20th International Conference on Pattern Recognition
• 作者: A. Kojima;H. Miki;K. Kise

Similar Partial Copy Detection of Line Drawings Using a Cascade Classifier and Feature Matching

• DOI: 10.1007/978-3-642-19376-7_11
• 发表时间: 2010-11
• 作者: Weihan Sun;K. Kise

From Local Features to Global Shape Constraints : Heterogeneous Matching Scheme for Recognizing Objects Under Serious Background Clutter

从局部特征到全局形状约束：严重杂乱背景下物体识别的异构匹配方案

• 发表时间: 2010
• 作者: 山蔦良知;野口博史;下坂正倫;田中雅行;森武俊;佐藤知正;表允〓,田中真英,長谷川勉,辻徳生,諸岡健一,倉爪亮;Martin Klinkigt
• 通讯作者: Martin Klinkigt

局所特徴量と近似最近傍探索を用いた大規模データベースに対する高速顔認識

使用局部特征和近似最近邻搜索的大规模数据库的高速人脸识别

• 作者: 青井 政貴;上條正義;吉田宏昭;崔庭瑞,蘇文宰,小山慎一,日比野治雄;内海 ゆづ子
• 通讯作者: 内海 ゆづ子