グラフクラスタリングに基づく特徴マッチングの研究：局所アフィンコンセンサスの実現と応用 学術的背景と研究動機 特徴マッチングは、コンピュータビジョン分野における基盤的な問題であり、3次元再構成、画像検索、画像登録、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）など、多くのタスクにおいて重要な役割を果たしています。しかし、実際の応用においては、特徴マッチングはノイズ、外れ値（アウトライア）、および様々な画像変換の影響を受け、正確な対応関係を構築することが困難です。グラフモデルに基づく現在の特徴マッチング手法は、その強力な構造表現能力により、これらの問題をある程度解決しますが、以下の課題が残されています： グラフマッチング問題は一般にNP困難であり、計算複...

弱教師あり協調手順整列フレームワーク：手順動画の相関学習への応用と評価 近年、動画分析分野の急速な発展に伴い、指示動画はその目的指向の特性と人間の学習プロセスとの内在的な関連性により、研究者の関心を集めています。一般動画と比較して、指示動画には複数の細かな手順が含まれ、これらの手順は異なる期間と時間的配置を持ち、より複雑な手順構造を形成します。本研究では、手順動画における手順認識型の相関学習を実現するために、弱教師あり協調手順整列（Collaborative Procedure Alignment, CPA）というフレームワークを提案しました。このフレームワークの主な特長は、高価な手順レベルのアノテーションに依存せず、動画間の内部相関性を利用して手順情報を協調的に抽出し、その手順一致性を定量...