要約
オブジェクトの検出は、コンピューター ビジョンの主要なタスクです。
テンプレート マッチングは、任意のテンプレートを使用してオブジェクトを検出するための参照方法です。
ただし、テンプレート マッチングの計算の複雑さは回転精度に依存し、大きな 3D 画像 (断層像) の場合は制限要因となります。
ここでは、テンプレートのすべての回転をテンソル場で表す数学的フレームワークに基づいて、テンソル テンプレート マッチングと呼ばれる新しいアルゴリズムを実装します。
標準のテンプレート マッチングとは異なり、提示されたアルゴリズムの計算の複雑さは回転の精度とは無関係です。
トモグラフィーからの合成データと実際のデータの両方を使用して、テンソル テンプレート マッチングがテンプレート マッチングよりもはるかに高速であり、その精度を向上させる可能性があることを実証します。
要約(オリジナル)
Object detection is a main task in computer vision. Template matching is the reference method for detecting objects with arbitrary templates. However, template matching computational complexity depends on the rotation accuracy, being a limiting factor for large 3D images (tomograms). Here, we implement a new algorithm called tensorial template matching, based on a mathematical framework that represents all rotations of a template with a tensor field. Contrary to standard template matching, the computational complexity of the presented algorithm is independent of the rotation accuracy. Using both, synthetic and real data from tomography, we demonstrate that tensorial template matching is much faster than template matching and has the potential to improve its accuracy
arxiv情報
| 著者 | Antonio Martinez-Sanchez,Ulrike Homberg,José María Almira,Harold Phelippeau |
| 発行日 | 2024-08-05 11:42:41+00:00 |
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