2014/06/09 版
処理
レベル

5 年後

Decision Jungles(13)ERT(06)

RF の分岐条件を階層で統一

人体パーツ識別セマンティックセグメンテーション

SVM(95)マージン最大化

DPM(08)モデルの分割(latent SVM による識別 )

物体検出 ( 多クラス )CNN(89)Relative attribute(11)zero-shot transfer(09)Deep Learning(08)

多層ニューラルネットワーク
表現学習

相互部分空間 (85)

部分空間同士の正準角
特徴量の自動生成
制約相互部分空間法 (99)
直交制約相互空間法 (06)識別に有効な空間への射影
パ直交行列による空間の関係を直行化
タ
固有空間法 (96)
画像分類
マーカ認識
Fisher Vector(07)ー 特 2 次元画像による 3 次元物体認識
確率密度関数による特徴量の表現
ン徴人が注目した位置から特徴抽出
VLAD(10) 特定物体認識
BOF(04)マ 抽 カーネルトリック (00)
特徴量の辞書化
関連する VW の特徴量を使用
Crowdsourcing(13)ッ 出 特徴空間の射影
スパース特徴量 (06)
人の知見の導入
Object Bank(10)
顔検出チ
Haar-like + ピクセル差分
多クラスの要素を特徴量化
ン
Haar-like(01)CoHOG(09)詳細画像識別box フィルタグ
人検出 HOG(05)
HOG の共起表現
勾配情報
texton(01)HLAC(88)
Co-Occurrence Template Matching(10)フィルタのバンク
高次の自己相関顕著性の高い画素で照合
CHLAC(04)
固有分解テンプレートマッチング (11)
HLACに時間軸の追加
LBP(94)
回転変化に頑健な情報を利用
マシンビジョン
局所領域の二値化

増分符号相関 (00)

輝度の増減を二値で画像化

RRF(03)8 方向の濃度変化

2 種類のモデルの使い分け

特徴量を 2 値化

BRIEF(10)

SIFT(99)

積分画像
アルゴリズムによる高速化

SSEGPUSSE(99)

Bin-Boost(13)
教師あり学習特徴空間の射影機械学習
コーナー検出

高速化

2005

高精度化

アプリケーション

年代2010
Xeon5100 (06)Intel Core2

不変性の獲得スペクトル理論によるスケール探索 (12)FAST(06)

アフィン不変特徴点検出

CPU Pentium3(99) Pentium4(00)

教師あり学習教師無し学習GPU SIFT(06)Harris-Affine(02)2000

D-BRIEF(12)

画像検索

ハードウェアによる高速化

スケール不変特徴点検出・記述

ORB(11)

学習無し
ランダムサンプリング

SURF(06)

高速なアフィン不変点特徴

生態調査

勾配情報のテンプレートマッチング

DAISY(08)
MSER(02)

人とのハイブリッドによる官能検査、欠陥検出

DOT(10)CARD(11)
特徴点検
出・
記
述

大規模顔認識Deep Neural Network の高速化

二値特徴疎テンプレートマッチング (05)

記述空間の改良

zero-shot learning による学習外サンプルへの適応

実数による関連要素の表現

関連要素から非学習クラスの検出

プーリングと畳み込みによる特徴抽出

転移学習 , 計量学習

サブベクトルによる量子化

線形部分空間の集合体

アンサンブル学習
サンプル重みの逐次更新

詳細画像記述product quantization(11)グラスマン多様体 (08)AdaBoost(95)自己位置推定事例ベースの SVM

入力サンプルに応じて重みベクトル更新

多層パーセブトロン

セマンティック映像圧縮

Exemplar SVM(11)Online PA(06)MLP(86)

高速多クラス識別

超多クラス識別問題(10 万カテゴリ )超高速化

Fern(06)

アンサンブル学習＋ランダム学習

最統
近計
傍的探学
索習法

WTA Hashing(11)RF のランダム性を最大化

Random Forests(01)パス共有による省メモリな決定木

Core i 7(11)Core i 5(09)Core i 3(10)SSE2(00)

SSE3(04)

GeForce2(00) GeForce4,FX(02)GeForce3(01)R100(00)
R200,300(02)CUDA Tesla(07) GeForce9(08)GeForce6(04)
GeForce200(08)GeForce7(05) GeForce8(06)R400(04) R500(05)R600(07) R700(08)SSE4.1(08)SSE4.2(11)GeForce400(10) GeForce500(11)GeForce600(12) GeForce700(13)Evergreen(10) Northern Islands(11) Southern Islands(12) Volcanic Islands(13)2014/06/09 版
処理レベル

Random Forests(01)アンサンブル学習＋ランダム学習

最統
近計
傍的探学
索習法

Mobileye(08)DPM(08)

SVM(95)マージン最大化転移学習 , 計量学習

Kinect(Microsoft,10)

AdaBoost(95)

OKAO vision( オムロン ,05)

アンサンブル学習
サンプル重みの逐次更新

CoHOG(09)相互部分空間 (85)

パター特ン徴マ抽ッ出チング

オブジェクト認識対応縦型スキャナ ( 東芝テック ,13)

モデルの分割(latent SVM による識別 )Visconti2( 東芝 ,13)

HOG の共起表現

部分空間同士の正準角

Fisher Vector(07)

FacePass( 東芝 ,01)

確率密度関数による特徴量の表現

Google Goggle(Google,09)

Haar-like(01)box フィルタ

Amazon A9(A9.com,04)

BOF(04)

特徴量の辞書化

HALCON(MVTec,96)

スパース特徴量 (06)texton(01)Haar-like + ピクセル差分フィルタのバンク

VLAD(10)

関連する VW の特徴量を使用

PCL(11)CHLAC(04)

HLAC(88)

HLAC に時間軸の追加

高次の自己相関形状サーチ ( オムロン ,11)勾配情報のテンプレートマッチング

エレベータ監視システム「ヘリオスウォッチャー」( 日立 ,06)

PatMax(Cognex,98)

特 ARToolKit(99)
徴点検
出SIFT(99)・スケール不変特徴点検出・記述
記
述DOT(10)Shape Trax( キーエンス ,05)

OpenCV(01)

顔検出 , 画像分類

IMAP( ルネサスエレクトロニクス ,08)

Picasa(02)SuperIPCam( 日立 ,08)
CATENARY EYE( 明電舎 ,10)

道路監視システム ( 三菱 ,00)

製品

2000

2005
Xeon5100 (06)Intel Core2

CPU Pentium3(99) Pentium4(00)SSEGPU

SSE(99)年代

2010
Core i 7(11)Core i 5(09)Core i 3(10)SSE2(00)

SSE3(04)

GeForce2(00) GeForce4,FX(02)GeForce3(01)R100(00)
R200,300(02)CUDA Tesla(07) GeForce9(08)GeForce6(04)
GeForce200(08)GeForce7(05) GeForce8(06)R400(04) R500(05)R600(07) R700(08)SSE4.1(08)SSE4.2(11)GeForce400(10) GeForce500(11)GeForce600(12) GeForce700(13)Evergreen(10) Northern Islands(11) Southern Islands(12) Volcanic Islands(13)