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中部大学附属三浦記念図書館

クライアントサーバシステムにおける物体認識のための非対称特徴表現

山内, 悠嗣; 安倍, 満; 佐藤, 育郎; 吉田, 悠一; 山下, 隆義; 藤吉, 弘亘, 2015.03. -- (中部大学工学部紀要 ; 50巻 (2015.3)). w. <XC15000117>
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クライアントサーバシステムにおける物体認識のための非対称特徴表現

山内, 悠嗣; 安倍, 満; 佐藤, 育郎; 吉田, 悠一; 山下, 隆義; 藤吉, 弘亘, 2015.03. -- (中部大学工学部紀要 ; 50巻 (2015.3)). w. <XC15000117>
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クライアントサーバシステムにおける物体認識のための非対称特徴表現 (pdf)

書誌詳細

タイトル クライアントサーバシステムにおける物体認識のための非対称特徴表現
タイトル(その他) クライアント サーバ システム ニオケル ブッタイ ニンシキ ノ タメ ノ ヒタイショウ トクチョウ ヒョウゲン
タイトル(その他) Asymmetric Feature Representation Based Keypoint Matching for Client Server Systems
作成者 山内, 悠嗣
ヤマウチ, ユウジ
Yamauchi, Yuji
作成者 安倍, 満
アンバイ, ミツル
Ambai, Mitsuru
作成者 佐藤, 育郎
サトウ, イクロウ
Sato, Ikuro
作成者 吉田, 悠一
ヨシダ, ユウイチ
Yoshida, Yuichi
作成者 山下, 隆義
ヤマシタ, タカヨシ
Yamashita, Takayoshi
作成者 藤吉, 弘亘
フジヨシ, ヒロノブ
Fujiyoshi, Hironobu
公開者 中部大学工学部
本文リンク クライアントサーバシステムにおける物体認識のための非対称特徴表現 (pdf)
書誌構造リンク 中部大学工学部紀要 <XB15000012> 50巻 (2015.3)
ISSN 21877408
雑誌名 中部大学工学部紀要
巻次等 50
開始終了ページ 30-39
発行日 2015.03
主題 Asymmetric feature representation, Binary hashing, Object recognition, Client Server system
内容記述 This paper proposes asymmetric feature representation and efficient fitting feature spaces for object recognition in client server systems. We focus on the fact that the server-side has more sufficient memory and computation power compared to the client-side. Although local descriptors must be compressed on the client-side due to the narrow bandwidth of the Internet, feature vector compression on the server-side is not always necessary. Therefore, we propose asymmetric feature representation for descriptor matching. Our method is characterized by the following three factors. The first is asymmetric feature representation between the client- and server-side. Although the binary hashing function causes quantization errors due to the computation of the sign function, which binarizes a real value into {1, -1}, such errors only occur on the client-side. As a result, performance degradation is suppressed while the volume of data traffic is reduced. The second is scale optimization to fit two different feature spaces. The third is fast implementation of distance computation based on real-vector decomposition. We can compute efficiently the squared Euclidean distance between the binary code and the real vector. Experimental results revealed that the proposed method helps reduce data traffic while maintaining the object retrieval performance of a client server system.
登録日 2016.02.10
資源タイプ 招待論文
資料種別(NIIタイプ) 紀要論文
フォーマット PDFファイル
著者版フラグ publisher
機関名 中部大学
コレクションコード E01_050_030
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