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このスライドは CV 勉強会@関東の
ために手島が作成したもので、著者らには何ら関係ありません
Size Matters: Exhaustive Geometric Verification for Image Retrieval
Henrik Stewenius, Steniar H. Gunderson and Julien Pilet
Presenter:Tomoaki Teshima (@tomoaki_teshima)
Abstract
• Image/Word Search• Verification ( 位置の照合 )• Experimental Result ( 実験結果 )– 再現できるかバカヤロー
• Summary ( まとめ )
画像検索 (Image Search)
Query Image
http://en.wikipedia.org/wiki/Google_Images
By 2010, the index reached 10 billion images.
How to search?
Lena
Image Search Computation cost
TOOOOOOOOOOOO SLOOOOOWWWWW!!!
Word Search
I bought a new MacBook Pro
I bought a new MacBook Pro
I bought a new MacBook Pro
I bought a new MacBook Pro
bought MacBook Pro
Binary vector
Quantized vector 同士の距離
類似度が高い=近い
類似度が低い=遠い
Visual Word + Feature Extraction
Quantized Feature Vector
• Computation cost– Indexing -> offline– Query -> バイナリのマッチング
• 速い!
Abstract
• Image/Word Search• Verification ( 位置の照合 )• Experimental Result ( 実験結果 )– 再現できるかバカヤロー
• Summary ( まとめ )
DAAT vs TAAT
• Verifying done on matched features• None of them can be matched if they don’t
exist in query image.• Matching first or verifying first ?
Document at a time
Term at a Time
Posting list
• データベース内の画像を解析– 特徴量の quantization value– Document identifier – Normalized image position– Normalized scale
Geometric verification
Binary vector
Document No.: 1,2,3 Scale: 0.9Position: (0.1, 0.5)
Feature descriptor
• 参考文献 [21]• ただし、回転不変性は取り除いた
[21] Zheng, Y.T., Zhao, M., Song, Y., Adam, H., Buddemeier, U., Bissacco, A., Brucher,F., Chua, T.S., Neven, H.: Tour the world: Building a web-scale landmark recognitionengine. In: CVPR (2009)
Counting min tree
1,5,2
1,5,1
2,5,1
0,6,1
1,5,1
2,5,1
3,8,1
Quantized local feature
• Query image から retrieve して quantize する
• RANSAC で verification– Verify では RANSAC 使ってはじく
実験• 実験って所属が Google で画像検索の話で
しょ• 実験って実際の画像検索の裏側でしょ?• 実装しようにも無理でしょ• この章はスルーします
と思ったら• The most important part is the equation• Equation って実験の章にしか書いてない
んだけれど・・・• 実験スルーできないじゃないか・・・
実験のグラフ
Summary
• 量子化特徴ベクトルと Posting-list を使った高速な画像クエリ手法– Min-Count Tree を使った Posting-list による
ソーティング(?)で効率的にマッチングを行う
• Size Matters– 設計 / 利用としてるデータベースのサイズ、
画像の枚数、特徴量の数に応じて、クエリ手法を変える必要がある