Real AdaBoostを利用したOnline Boostingによる人物追跡(テーマ関連セッション1)
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概要
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物体の追跡手法として物体情報の更新を行う際にオンラインでBoosting学習を行うOnline Boosting手法が注目されている。Online Boosting は弱識別器が多くなると追跡性能が向上するが、処理時間が増大するため、識別能力の高い特微量を使った弱識別器を選択することが重要である。そこで、我々は識別能力の高い特微量の導入と効率的に弱識別器を学習するためのBoosting手法を検討した。識別能力の高い特徴量として、Haar特徴量、ABS Haar特徴量、Edgelet特徴量およびEOH特微量を組み合わせて用い、学習を行った。また、学習手法として、Adaboostより識別能力の高い弱識別器を学習できるReal Adaboost手法を用いた。本手法とMean Shiftを比較した結果、照明変化の大きい状況や向きの変化を伴うシーンにおいて、追跡性能が向上していることを確認することができた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-19
著者
-
野田 隆史
北海道大学地球環境科学研究院
-
勞 世〓
オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンタ
-
勞 世〓
オムロン株式会社技術本部コアテクノロジーセンター
-
労 世〓
オムロン株式会社IT研究所
-
川出 雅人
オムロン株式会社IT研究所
-
山下 隆義
オムロン株式会社|中部大学
-
川出 雅人
オムロン株式会社センシング&コントロール研究所
-
川出 雅人
オムロン株式会社
-
勞 世〓
オムロン株式会社センシング&コントロール研究所
-
野田 隆史
オムロン株式会社センシング&コントロール研究所
-
野田 隆史
オムロン株式会社センシング&コントロール研究所
-
山下 隆義
神戸市立工業高等専門学校 電子工学科
-
野田 隆史
Aaf
-
山下 隆義
オムロン株式会社技術本部センシング&コントロール研究所
-
山下 隆義
オムロン株式会社
-
山下 隆義
オムロン株式会社emcカンパニー
-
山下 隆義
オムロン(株)
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