高次局所自己相関特徴とSVMを用いた部分隠蔽物体の検出手法について(卒論セッション)
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概要
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本論文では,部分的な隠蔽を伴う物体を検出するための一手法を提案する.まず,検出対象の候補領域を求め,物体の回転および並行移動に不変な高次局所自己相関(HLAC)特徴を求める.次いで,サポートベクタマシン(SVM)を用いて対象物と疑似ノイズのHLAC特徴を分類する.隠蔽を伴う対象物と疑似ノイズのHLAC特徴をそれぞれ教師データとして与え,発生しうる隠蔽の状況を多く学習させることによって検出精度の向上を図る.また,SVMを利用することによって照明変化や姿勢変動にロバストな分類を行なうことが可能である.提案手法をロボカップ小型ロボットリーグのボール検出処理に適用した結果,60fps以上での処理速度を維持した上で良好な検出精度が得られたので報告する.
- 2007-05-14
著者
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