[发明专利]图像数据库编辑方法、图像数据库编辑程序和图像检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像数据库编辑方法、图像数据库编辑程序和图像检索方法。更具体地，本发明涉及用于利用局部特征进行特定物体识别的图像数据库的编辑方法、用于使计算机执行该编辑方法的程序和利用该图像数据库的图像检索方法。

背景技术

特定物体识别是在其它图像的物体中确定与被拍摄为图像的物体相同的物体的处理。如这里所使用的，该处理还称为图像识别。例如，该处理可以用于检测部件的过量或不足、检测假冒品等、或者替代条形码处理，因而具有高实用性。这里，“被拍摄为图像的物体”意为图像中所包括的作为查询的样例(检索目标)，并且“在其它图像的物体中确定与被拍摄为图像的物体相同的物体的处理”还理解为从已预先登记多个图像的图像数据库中检索包括相同样例的图像的处理，即图像检索处理。

利用局部特征的方法被公知地作为特定物体识别方法之一。在利用局部特征的方法中，利用通过预定过程从图像提取出的局部特征来表示图像，并且将局部特征与从其它图像提取出的局部特征进行比较或匹配，从而进行辨认(识别)。例如，在SIFT(尺度不变特征变换)(例如见非专利文献1)和PCA-SIFT(主成分分析-SIFT)(例如见非专利文献2)中利用局部特征。将该局部特征表示为多维向量，因此，该局部特征也称为特征向量。上述方法具有以下优点：由于基于图像的局部特征提取多个特征向量，因而即使当包括在查询图像中的样例和/或包括在图像数据库所登记的图像中的样例存在遮挡或变化时，也能够以高精度进行识别。

与本发明相关的其它文献包括非专利文献3、4和5。稍后将说明本发明与各文献之间的具体关联。

引用列表

非专利文献

非专利文献1：D.G.Lowe，“Distinctive image features from scale-invariant keypoints”，Internal Journal of Computer Vision，60，2，pp.91-110，2004。

非专利文献2：Y.Ke，and R.Sukthankar，“PCA-SIFT：A more distinctive representation for local image descriptors”，Proc.CVPR’04，vol.2，pp.506-513，2004。

非专利文献3：Noguchi，Kise，and Iwamura：“Experimental Study of Memory Reduction for Object Recognition based on Local Descriptors”，Collection of papers in Meeting on image recognition and understanding(MIRU 2008)，OS 10-3，pp.251-258，2008。

非专利文献4：D.Nister and H.Stewenius，“Scalable Recognition with a Vocabulary Tree”，Proc.CVPR 2006，pp.775-781，2006。

非专利文献5：S.Arya，D.Mount，R.Silverman and A.Y.Wu，“An optimal algorithm for approximate nearest neighbor searching”，Journal of the ACM，vol.45，no.6，pp.891-923，1998。

发明内容

发明要解决的技术问题

如果图像具有VGA尺寸，则从一个图像提取出的局部特征的数量通常是约几千或者有时是几万。因此，在要识别的图像的尺寸或数量大的情况下，用于比较图像的局部特征所需的处理时间和用于存储局部特征所需的存储器量成为问题。