特徴選択と Soft-Margin SVM の Boosting を用いた歩行者検出(学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
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概要
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ブースティングによる歩行者識別器を構成する際に、弱識別器に対して最適な特徴、および、局所領域を選択することによって識別性能向上を図る手法を提案する。本稿では、弱識別器にソフトマージンSVMを採用し、ブースティングの各段で最適な特徴、および、局所領域を選択する。実験にはMIT CBCLの歩行者画像データベースの画像を用い、特徴としては入力画像のヒストグラム均一化特徴とエッジ特徴の二種類を採用し、一つの入力画像から自動的に100個の局所領域を生成した。実験結果は、局所領域の選択を行う事で単一特徴でも高い識別率を示し、二つの特徴から選択する事による識別率の改善はわずかであった。しかし、二つの特徴を用いる事によって、より効果的な局所領域が選択されており、更なる性能向上の可能性が示唆されている。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-17
著者
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
西田 健次
産業技術総合研究所
-
西田 健次
(独)産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
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